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Enregistrement W2132378884 · doi:10.1149/2.083404jes

The Negative Impact of Layered-Layered Composites on the Electrochemistry of Li-Mn-Ni-O Positive Electrodes for Lithium-Ion Batteries

2014· article· en· W2132378884 sur OpenAlexafffund
Eric McCalla, Jing Li, Aaron Rowe, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLithium (medication)Materials scienceElectrochemistryPhase boundaryPhase (matter)Phase diagramComposite numberElectrodeIonComposite materialChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Li-Mn-Ni-O system has received much attention for potential positive electrode materials in lithium ion batteries. In recent work the phase diagram under certain experimental conditions has been mapped out. Using the phase diagram as a guide, it is possible to select compositions near the boundary of the layered region that are layered-layered nano-composites or are single phase layered depending on the synthesis conditions. Some compositions are single phase layered no matter what synthesis conditions are used. Other compositions near LiNi 0.5 Mn 0.5 O 2 , which lie near the boundary of the single phase layered region, can either be single phase layered when quenched or a layered-layered nano-composite if cooled more slowly in an oxygen poor atmosphere or be a three phase material if cooled slowly in an oxygen rich atmosphere. Here, XRD and electrochemical data are reported on samples synthesized under various oxygen partial pressures for both quenched and slow cooled samples. These results are related to the phase diagram in order to better understand the consequences of the structural changes taking place during cooling on the electrochemistry. Single phase samples show excellent charge-discharge capacity and reversibility. However, there is a dramatic decrease in capacity in samples showing the first signs of forming a layered-layered nano-composite, suggesting that layered-layered nano-composites should be avoided.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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