Constructing MOF-derived V2O5 as advanced cathodes for aqueous zinc ion batteries

阴极 水溶液 介孔材料 材料科学 化学工程 碳化 电化学 金属有机骨架 离子 电池(电) 纳米技术 无机化学 电极 化学 扫描电子显微镜 催化作用 冶金 吸附 复合材料 工程类 有机化学 物理化学 功率(物理) 物理 量子力学
作者
Chengjie Yin,Hui Wang,Cheng‐Ling Pan,Zhi Li,Jin‐Song Hu
出处
期刊:Journal of energy storage [Elsevier BV]
卷期号:73: 109045-109045 被引量:37
标识
DOI:10.1016/j.est.2023.109045
摘要

Aqueous zinc-ion batteries (AZIBs) have become incremental attention due to its low cost, material abundance and environmental friendliness. Unfortunately, the crucial challenge is to develop cathodes with satisfactory superior Zn2+ storage. Here, a hierarchical porous V2O5 nano-bulk (p-V2O5) was synthesized derived from vanadium-based metal-organic framework via carbonization as cathode for AZIBs. The hierarchical mesoporous structure and elevated specific surface area are conducive to promote ion/electron transport. The prepared cathode delivers a high specific capacity of 115 mAh g−1 even at 3 A g−1. We also demonstrate that the Zn2+ storage mechanism is a reversible Zn2+ insertion/extraction in the open-structured Zn3(OH)2V2O7·2H2O and ZnyV2O5·nH2O in the subsequent cycling. The distinguished Zn2+ storage performance makes p-V2O5 a potential cathode for the next generation AZIBs.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
英俊的铭应助李振聪采纳,获得10
刚刚
JamesPei应助李振聪采纳,获得10
刚刚
刚刚
科研通AI6.4应助李振聪采纳,获得10
刚刚
CipherSage应助TCB采纳,获得10
刚刚
科研通AI6.1应助李振聪采纳,获得10
刚刚
Saunak发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
jiangyi完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
FashionBoy应助迷你的笑白采纳,获得10
3秒前
xx完成签到 ,获得积分10
3秒前
ZXY发布了新的文献求助10
6秒前
MQRR发布了新的文献求助10
7秒前
发发发发布了新的文献求助10
7秒前
cxf发布了新的文献求助10
7秒前
Orange应助李振聪采纳,获得10
7秒前
科目三应助李振聪采纳,获得10
7秒前
大个应助李振聪采纳,获得10
7秒前
彭于晏应助李振聪采纳,获得10
7秒前
乐乐应助李振聪采纳,获得10
7秒前
科研通AI6.1应助李振聪采纳,获得10
7秒前
我是老大应助李振聪采纳,获得10
8秒前
华仔应助李振聪采纳,获得10
8秒前
领导范儿应助李振聪采纳,获得10
8秒前
CodeCraft应助李振聪采纳,获得10
8秒前
科研通AI6.1应助Theta采纳,获得10
8秒前
迅速采梦发布了新的文献求助10
9秒前
满意的天完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
annian完成签到 ,获得积分10
11秒前
渊龙完成签到,获得积分10
12秒前
科研通AI6.3应助李振聪采纳,获得10
12秒前
科研通AI6.1应助李振聪采纳,获得10
12秒前
科研通AI6.2应助李振聪采纳,获得10
13秒前
我是老大应助李振聪采纳,获得10
13秒前
CodeCraft应助李振聪采纳,获得10
13秒前
JamesPei应助李振聪采纳,获得10
13秒前
科研通AI6.3应助李振聪采纳,获得10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443580
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257418
关于积分的说明 17586894
捐赠科研通 5502274
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900939
邀请新用户注册赠送积分活动 1877987
关于科研通互助平台的介绍 1717534