探索掺杂石墨烯电极中的量子效应和电双层电容对非对称超级电容器性能的贡献

【字体: 时间:2026年02月14日 来源:Computational Condensed Matter 3.9

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  氢氧化铈掺杂石墨烯复合材料的制备及其在超级电容器中的应用研究。通过原位X射线表征和第一性原理计算,揭示了铈掺杂诱导的氧空位形成机制及其对石墨烯比表面积的影响规律。实验表明,掺杂可使比电容提升至256 F/g,在1 A/g电流密度下表现出优异的循环稳定性(容量保持率>90%)。密度泛函理论模拟证实,氧空位能显著提高电极-电解质界面电荷转移效率

  
Sudipta Malakar | Sakti Pada Shit | Dipanjan Biswas | Esa Bose | Sudipta Pal
印度西孟加拉邦Nadia地区Kalyani大学物理系,邮编741235

摘要

本文采用密度泛函理论(DFT)与平衡分子动力学(EMD)相结合的模拟框架,同时评估了吸附了Hf元素并掺杂了N/B的石墨烯基超级电容器的量子电容(CQ)和电双层电容(EDLC),从而全面了解了界面电荷存储机制,并分析了这两种电容机制如何共同影响用于水基超级电容器的总差分电容。研究了氮(N)/硼(B)掺杂以及Hf吸附对原始石墨烯性能的影响,实验采用了氯化钠(NaCl)作为水基电解质。结果表明,总差分电容主要由电双层电容贡献。在所研究的系统中,掺杂石墨烯电极与NaCl电解质组成的对称和非对称超级电容器在整个电位范围内表现出最高的双层电容,因此具有更优的能量存储性能。

引言

石墨烯是一种具有优异电学、热学和机械性能的二维碳同素异形体,被认为是下一代储能系统(包括超级电容器和锂离子电池)的理想材料。其高比表面积、出色的导电性和可调控性使其成为实现高能量密度和高功率密度的理想候选材料[1][2][3]。然而,原始石墨烯的费米能级处态密度较低,导致其量子电容有限,从而限制了整体能量存储性能[4][5][6]。为克服这些限制,人们广泛研究了异原子掺杂(如N、B、S和P)和表面功能化方法,以调整电子结构、提高润湿性并引入氧化还原活性位点[7][8][9][10][11]。特别是氮掺杂石墨烯由于在基底和平面边缘引入了电子给体和电子受体位点,从而显著提升了量子电容和电荷存储能力[3][4][9][11]。类似地,硫和硼掺杂石墨烯也改善了带隙和表面化学性质,进一步扩展了其在超级电容器中的应用潜力[5][6][12]。理论和计算研究(尤其是密度泛函理论(DFT)和分子动力学(MD)模拟)在阐明掺杂石墨烯材料的电化学性能机制方面发挥了关键作用[12][13][14][15][16][17][18][19][20]。这些方法能够从原子尺度上研究电子结构、量子电容以及电解质-电极相互作用,为实验观察提供了补充性见解[20][21][22][23][24][25][26]。近期计算工作强调了缺陷工程、氧化程度控制和电解质离子动力学在优化石墨烯基超级电容器性能中的重要性[15][19][23][24][25][26]。
在本研究中,我们结合密度泛函理论和平衡分子动力学进行了原子级模拟,以剖析异原子掺杂石墨烯电极中的量子电容和电荷存储机制。了解氮和硼掺杂以及Hf吸附对水基电解质中电化学行为的影响对于优化超级电容器性能至关重要。研究结果表明,电双层电容主导了总差分电容,掺杂石墨烯基超级电容器展现了更强的能量存储能力。通过将电子结构与电解质-电极界面建模相结合,本研究提供了一个全面的理论框架,以指导下一代石墨烯基储能设备的合理设计。

部分内容摘录

DFT量子计算

量子计算采用Quantum Espresso计算软件包[28][29]完成。所有量子计算均使用了Perdew-Burke-Ernzerhof(GGA-PBE)泛函[30]。波函数和电荷密度的动能截止值分别设为65 Ry和520 Ry。总能量的收敛阈值限制在6.2 × 10-6 Ry。为避免相邻层之间的相互作用,考虑了15个原子层的真空层。

结构与稳定性

图3展示了Hf吸附石墨烯、原始石墨烯及N/B共掺杂石墨烯片层的优化结构。原始石墨烯的最佳晶格参数和C-C键长分别为2.468 ?和1.425 ?,与早期实验和理论结果相符[44][45]。形成能通过方程(1)计算得出。图3中的形成能分析显示了Hf吸附对N/B共掺杂石墨烯稳定性的显著影响。

结论

总之,本研究通过密度泛函理论和平衡分子动力学相结合的方法,探讨了基于石墨烯的超级电容器中的电荷存储机制,重点研究了原始石墨烯、Hf吸附石墨烯以及Hf-N/B共掺杂石墨烯电极在NaCl电解质中的量子电容与电双层电容之间的相互作用。计算得到的量子电容值与早期理论结果一致,表明Hf吸附和异原子掺杂对超级电容器性能有显著影响。

CRediT作者贡献声明

Dipanjan Biswas:数据分析、数据整理。 Sudipta Pal:撰写、审稿与编辑、研究方法设计、概念构思。 Esa Bose:撰写、审稿与编辑。 Sakti Pada Shit:结果验证、软件开发、实验研究。 Sudipta Malakar:初稿撰写、实验研究、数据分析、概念构思。
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利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢

作者SM感谢印度政府通过国家资格测试(NET)项目(参考编号:BWBNA00523719U)提供的初级研究奖学金(JRF)资助。计算工作在Kalyani大学的S. N. Bose创新中心的高性能计算(HPC)设施上进行。
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