Effect of Metal Composition on the Electrochemical Properties of Lithium-Rich Positive Electrode Materials
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Lithium-rich mixed transition metal (TM) oxide positive electrode materials such as Li[Li0.2Ni0.2Mn0.6]O2 and Li[Li0.2Mn0.54Ni0.13Co0.13]O2 are attractive due to their high reversible capacities. However, they suffer from some problems such as high irreversible capacity loss1, poor rate capability2 and voltage fade3. There is no clear understanding in the literature how the overall metal composition of the Li-rich material affects their electrochemical properties including the above mentioned issues. Hence we embark, in this study, on studying the effect of metal composition on the electrochemical properties of the Li-rich positive electrode materials. Experiment A series of Ni(II)aMn(II)bCo(II)cCO3 precursors where a + b + c = 1 were made with co-precipitation synthesis using a continuously-stirring tank reactor (CSTR). Ni(II)aMn(II)bCo(II)cCO3 precursors were mixed with required amounts of Li2CO3and made into Li-rich positive electrode materials of the desired composition using solid-state synthesis at 900ᵒC in air. All the prepared materials were characterized by X-ray diffraction and their true densities were measured using a helium pycnometer. Coin-type cells were made from the synthesized positive electrode materials and Li metal anodes, which were then electrochemically tested under galvanostatic conditions at constant temperature, and their electrochemical properties were compared. Results and Discussion A Li-rich positive electrode material comprised of Li, Ni2+, Mn4+ and Co3+ can be made from a Ni(II)aMn(II)bCo(II)cCO3 precursor. By knowing the exact composition of Ni(II)aMn(II)bCo(II)cCO3 precursor, the theoretical formula of a Li-rich material can be calculated. For example, the Ni0.25Mn0.75 composition can be used to make Li1.2Ni0.2Mn0.6O2. Thus, the Ni-Mn-Co compositions that can be used to make all the possible Li-rich positive electrode materials were determined. Details results showing how the electrochemical behavior varies with overall metal composition will be presented. References 1. J. H. Kim, C. W. Park, and Y. K. Sun, Solid State Ionics, 164, 43 (2003). 2. B. Xu , C. R. Fell , M. Chi , Y. S. Meng, Energy Environ. Sci.2011, 4 , 2223 3. Debasish Mohanty, Athena S. Sefat, Jianlin Li, Roberta A. Meisner, Adam J. Rondinone, E. Andrew Payzant, Daniel P. Abraham, David L. Wood, Claus Daniel, Phys.Chem.Chem.Phys., 2013, 15, 19496--19509
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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 | 0,001 | 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 ».