Etched Colloidal LiFePO<sub>4</sub>Nanoplatelets toward High-Rate Capable Li-Ion Battery Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
LiFePO4 has been intensively investigated as a cathode material in Li-ion batteries, as it can in principle enable the development of high power electrodes. LiFePO4, on the other hand, is inherently "plagued" by poor electronic and ionic conductivity. While the problems with low electron conductivity are partially solved by carbon coating and further by doping or by downsizing the active particles to nanoscale dimensions, poor ionic conductivity is still an issue. To develop colloidally synthesized LiFePO4 nanocrystals (NCs) optimized for high rate applications, we propose here a surface treatment of the NCs. The particles as delivered from the synthesis have a surface passivated with long chain organic surfactants, and therefore can be dispersed only in aprotic solvents such as chloroform or toluene. Glucose that is commonly used as carbon source for carbon-coating procedure is not soluble in these solvents, but it can be dissolved in water. In order to make the NCs hydrophilic, we treated them with lithium hexafluorophosphate (LiPF6), which removes the surfactant ligand shell while preserving the structural and morphological properties of the NCs. Only a roughening of the edges of NCs was observed due to a partial etching of their surface. Electrodes prepared from these platelet NCs (after carbon coating) delivered a capacity of ∼ 155 mAh/g, ∼ 135 mAh/g, and ∼ 125 mAh/g, at 1 C, 5 C, and 10 C, respectively, with significant capacity retention and remarkable rate capability. For example, at 61 C (10.3 A/g), a capacity of ∼ 70 mAh/g was obtained, and at 122 C (20.7 A/g), the capacity was ∼ 30 mAh/g. The rate capability and the ease of scalability in the preparation of these surface-treated nanoplatelets make them highly suitable as electrodes in Li-ion batteries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».