Improvement of electrochemical and electrical properties of LiFePO <sub>4</sub> coated with citric acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract LiFePO 4 was synthesized using hydrothermal method and coated with different amounts of citric acid as carbon source. The samples were characterized by X‐ray powder diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscope (TEM), surface area measurement—Brunauer–Emmett–Teller (BET), discharge capability, cyclic voltammetry (CV), and electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The results show that the quality and thickness of the carbon coating on the surface of LiFePO 4 particles are very important. The optimum carbon content (about 30 wt%) can lead to a more uniform carbon distribution. Electrochemical results show that the samples containing 20 wt%, 30 wt%, 40 wt%, and 50 wt% carbon deliver a discharge capacity of 105, 167, 151, and 112 mAh·g −1 , respectively, at the rate of 0.1C. The increase of carbon content leads to the decrease of discharge capacity of LiFePO 4 /C, owing to the fact that excess carbon delays the diffusion of Li + through the carbon layers during charge/discharge procedure. The LiFePO 4 /C with low carbon content exhibits poor electrochemical performance because of its low electrical conductivity. Therefore, the amount of carbon must be optimized in order to achieve excellent electrochemical performance of LiFePO 4 /C for its application in a lithium ion battery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».