How Phase Transformations during Cooling Affect Li-Mn-Ni-O Positive Electrodes in Lithium Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The Li-Mn-Ni-O system has received much attention for potential positive electrode materials in lithium ion batteries. This article is an executive summary of a large project that used combinatorial samples synthesized at over 500 compositions to determine the entire Li-Mn-Ni-O and Li-Co-Mn-O pseudo-ternary systems under various synthesis conditions. During slow cooling, the boundaries of the single phase layered region in the Li-Mn-Ni-O system move significantly making the solid-solution area smaller, while the complex co-existence region, made up of two 3-phase regions, transforms dramatically. The impact of these phase transformations on battery performance is presented here for the first time. The electrochemical data for three new materials present in the co-existence region demonstrates why efforts to design a spinel-layered composite electrode have been so difficult. Furthermore, the layered region is considerably larger than previously discussed in the literature implying that a portion of the region remains unexplored. Additionally, matching published lattice parameters with contour plots obtained from the combinatorial studies shows that the common practice of using excess lithium during synthesis may result in single phase compounds with more lithium than the target stoichiometry, which helps explain the large variation in electrochemical performance seen in the literature. This study is therefore a significant contribution toward a complete understanding of how synthesis conditions affect Li-Mn-Ni-O structures and their electrochemistry.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».