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Enregistrement W2302559831 · doi:10.1149/ma2014-04/4/638

Improved Electron/Li-Ion Transport and Oxygen Stability of Mo-Doped Li<sub>2</sub>MnO<sub>3</sub>

2014· article· en· W2302559831 sur OpenAlexaff
Yurui Gao, Jun Ma, Xuefeng Wang, Xia Lu, Ying Bai, Zhaoxiang Wang, Liquan Chen

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochemistryLithium (medication)Materials scienceCathodeTransition metalFaraday efficiencyIonOxygenDopingOctahedronInorganic chemistryChemistryPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Li2MnO3 plays significant roles in stabilizing the structure and ensuring a high specific lithium storage capacity of the Li-rich layered xLi2MnO3·(1-x)LiMO2 (M = Ni, Co, Mn, etc.) composites (or solid solutions) as cathode materials for lithium ion batteries (LIBs)1. Nevertheless, it meets challenges in irreversible structural transition and low coulombic efficiency due to the loss of oxygen in the initial charge process. In addition, its insulating property deteriorates the rate performance of the xLi2MnO3·(1-x)LiMO2. These drawbacks hinder the commercialization and application of the composites as cathode materials for LIBs. Elemental substitution or atom doping has been commonly applied to improve the electrochemical performances of Li2MnO3 2-4. In an electrochemical viewpoint, as Mn4+ cannot be further oxidized in octahedral coordination in the pristine Li2MnO3, the charge compensation has to be conducted by the oxidation of the O2- ions alone upon Li-ion extraction, leading to irreversible structural change and safety issues. In contrast, as Mo4+ is potentially oxidized to Mo6+, the charge compensation will be largely declined from oxygen if multi-electron transfer occurs on the doped transition metal atoms in Li2Mn1-x Mo x O3. Therefore, substituting Mn with Mo is expected to reduce the loss of oxygen and improve the stability of the structure. In addition, considering the difference of Li2MnO3 (red) and its iso-structured Li2MoO3 (black) in color, Mo substitution for Mn might also improve the conductivity and rate performance of Li2MnO3and its related cathode materials. In this work, first-principles calculations are conducted to predict the impacts of molybdenum (Mo) doping on the physical and electrochemical properties of Li2MnO3. It demonstrates that Mo doping is indeed beneficial in improving both the dynamic and thermodynamic properties of Li2MnO3: (1) It decreases the band gap and increases the number of states around the Fermi level; (2) It enhances Li-ion diffusion especially between the lithium layer and the transition-metal layer; (3) Extra charge is transferred from Mo to O, accompanied with the reduction of the delithiation potential; (4) The charge of the removed Li-ion is compensated by both Mo and O in the Mo-doped Li2MnO3 during delithiation, and (5) Mo doping delays oxygen release and reinforces the stability of the structural oxygen based on the calculated reaction enthalpy. Therefore, Mo doping is expected to be an effective way in improving the structural stability and rate performance of Li2MnO3 and xLi2MnO3·(1-x)LiMO2 cathode materials. These findings will facilitate the investigation and promote the development of Li2MnO3 and xLi2MnO3·(1-x)LiMO2 cathode materials. M. M. Thackeray, S.-H. Kang, C. S. Johnson, J. T. Vaughey, R. Benedek and S. A. Hackney, J. Mater. Chem., 17, 3112-3125 (2007). M. Tabuchi, Y. Nabeshima, K. Ado, M. Shikano, H. Kageyama and K. Tatsumi, J. Power Sources, 174, 554-559 (2007). D. Mori, H. Sakaebe, M. Shikano, H. Kojitani, K. Tatsumi and Y. Inaguma, J. Power Sources, 196, 6934-6938 (2011). S. Kim, J.-K. Noh, S. Yu, W. Chang, K. Y. Chung and B.-W. Cho, J. Electroceram., 30, 159-165 (2013).

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 seuil0,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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