CNTs decorated Cu-BTC with catalytic effect for high-stability lithium-sulfur batteries

材料科学 催化作用 阴极 化学工程 锂(药物) 电化学 氧化还原 硫黄 电导率 吸附 纳米技术 无机化学 电极 化学 冶金 有机化学 医学 工程类 内分泌学 物理化学
作者
Teng Deng,Xinliang Men,Xuechao Jiao,Juan Wang
出处
期刊:Ceramics International [Elsevier BV]
卷期号:48 (3): 4352-4360 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.ceramint.2021.10.230
摘要

Lithium-sulfur (Li–S) batteries have received widespread attention for the reason that their specific capacity is dramatically higher than that of current lithium-ion batteries. However, Li–S batteries still have problems such as poor conductivity, severe “shuttle effect”, huge volume changes in the cathode, and lithium dendrites. Here, we report the introduction of carbon nanotubes (CNTs) into metal-organic frameworks (MOFs)-Cu-BTC and obtained Cu-BTC/CNTs with a three-dimensional structure by hydrothermal method. This structure solves the problem of inefficient electrochemical performance caused by poor conductivity when using Cu-BTC to adsorb lithium polysulfides (LiPSs). At the same time, the abundant porous structure is capable of effectively alleviating the volume expansion of the cathode during the reaction process. More importantly, Cu-BTC/CNTs catalyzes redox reactions, greatly improves the catalytic effect of Cu-BTC on LiPSs and the utilization of sulfur. As a result, The Cu-BTC/CNTs/S as sulfur host in the Li–S batteries cathode delivers an initial discharge of 924.69 mAh/g at 0.2C. Even at a high rate of 1C, it also exhibits a specific capacity of 805.28 mAh/g and still maintains 406.68mAh/g after 200 cycles at 1C. The above results indicate that the introduction of CNTs not only improves the overall conductivity of the material but also can fully exert the catalytic effect of Cu-BTC on the conversion of LiPSs. This work provides a convenient strategy to promote the conversion of LiPSs along with improving the catalytic activity of MOFs in Li–S batteries.
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
1秒前
CodeCraft应助甜甜若冰采纳,获得10
1秒前
2秒前
2秒前
科研通AI6.3应助木维维采纳,获得30
3秒前
Tony发布了新的文献求助30
5秒前
研友_Z7XY28完成签到,获得积分10
6秒前
iitj发布了新的文献求助10
7秒前
小白发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
xuan发布了新的文献求助30
8秒前
大王完成签到,获得积分10
9秒前
REN关闭了REN文献求助
10秒前
11秒前
iitj完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
13秒前
13秒前
13秒前
福尔摩曦发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
昼曦萦完成签到,获得积分10
16秒前
丁帅发布了新的文献求助20
18秒前
18秒前
酷酷曼青完成签到,获得积分10
18秒前
小白完成签到,获得积分10
19秒前
WN发布了新的文献求助10
19秒前
天天发布了新的文献求助10
19秒前
20秒前
嘎嘎咻发布了新的文献求助10
20秒前
lemon发布了新的文献求助10
20秒前
Nole应助好好学习采纳,获得10
21秒前
21秒前
xuan发布了新的文献求助10
22秒前
Survivor完成签到,获得积分10
22秒前
无辜紫菜发布了新的文献求助10
23秒前
糊辣椒完成签到 ,获得积分10
24秒前
HalfGumps完成签到,获得积分10
25秒前
Liulu发布了新的文献求助10
27秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7583748
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162418
关于积分的说明 19607104
捐赠科研通 7165717
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266302
关于科研通互助平台的介绍 2431220
邀请新用户注册赠送积分活动 2257789