Silver-Intermediated Perovskite La0.9FeO3−δ toward High-Performance Cathode Catalysts for Nonaqueous Lithium–Oxygen Batteries

过电位 阴极 钙钛矿(结构) 催化作用 锂(药物) 氧气 材料科学 化学工程 无机化学 析氧 化学 电极 电化学 物理化学 有机化学 工程类 内分泌学 医学
作者
Yang Cong,Qingfeng Tang,Xiyang Wang,Milan Liu,Jinghai Liu,Zhibin Geng,Rui Cao,Xinbo Zhang,Wei Zhang,Keke Huang,Shouhua Feng
出处
期刊:ACS Catalysis [American Chemical Society]
卷期号:9 (12): 11743-11752 被引量:45
标识
DOI:10.1021/acscatal.9b03088
摘要

Development of efficient cathode catalysts is crucial for achieving high-performance rechargeable lithium–oxygen batteries. Herein, a simple one-step electrospun method was applied to obtain a silver-modified perovskite La0.9FeO3−δ (Ag@LFO) as an efficient cathode catalyst. The synthesized catalyst has two characteristics: first, the doping of Ag led to a tailored electronic structure including the generation of Fe4+; second, the in situ grown Ag exhibits a stronger interaction with perovskite. These two advantages result in high oxygen adsorbability and increased percentage of highly active oxygen species. Therefore, film-like Li2O2 was observed during discharge on the Ag@LFO cathode, which is beneficial for decomposition during recharge, whereas Li2O2 generated on the LFO cathode was largely toroidal. Density functional theory calculations were used to discuss the Li2O2 growth mechanism. As a result, compared to La0.9FeO3−δ and post-loading silver-decorated La0.9FeO3−δ (Ag/LFO), Ag@LFO exhibits lower overpotential, improved rate-capability, higher discharge specific capacity, and especially promoted cycling performance that is triple that of LFO.
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
单细胞发布了新的文献求助10
刚刚
tian发布了新的文献求助10
刚刚
hwl完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
glj发布了新的文献求助30
2秒前
NICAI应助CC采纳,获得10
5秒前
彭于晏应助我叫王子禹采纳,获得10
5秒前
科研通AI5应助暮晓见采纳,获得10
7秒前
ZWZ完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
9秒前
NICAI应助CC采纳,获得10
9秒前
9秒前
英姑应助如意问萍采纳,获得10
10秒前
西里应助yingying采纳,获得10
11秒前
万能图书馆应助yingying采纳,获得10
11秒前
赘婿应助高高白猫采纳,获得10
13秒前
宿醉发布了新的文献求助10
13秒前
Owen应助123采纳,获得10
13秒前
13秒前
14秒前
14秒前
15秒前
华仔应助美满的祥采纳,获得10
15秒前
科研通AI5应助初夏采纳,获得10
16秒前
搜集达人应助颖火虫采纳,获得10
17秒前
桐桐应助单细胞采纳,获得10
17秒前
咯咚发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
万能图书馆应助扶瑶可接采纳,获得10
19秒前
天真的夏波完成签到,获得积分10
20秒前
橘猫ADD发布了新的文献求助10
21秒前
哭泣嵩发布了新的文献求助10
21秒前
123完成签到,获得积分10
22秒前
24秒前
25秒前
烟花应助正之采纳,获得10
26秒前
李爱国应助俏皮的寻芹采纳,获得10
27秒前
嗯哼发布了新的文献求助10
28秒前
29秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 666
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3735677
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3279465
关于积分的说明 10015528
捐赠科研通 2996202
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643929
邀请新用户注册赠送积分活动 781579
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749423