Highly Conductive Li Garnets by a Multielement Doping Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Highly conductive Li7La3Zr2O12 (LLZ) garnet-type solid electrolytes were further optimized to improve Li-ion conduction by La(3+)-sites substitution with Ba(2+) and Zr(4+)-sites substitution with Ta(5+) and Nb(5+). Garnet-structured metal oxides of the nominal chemical compositions Li6.65La2.75Ba0.25Zr1.4Ta0.5Nb0.1O12, Li6.4La3Zr1.4Ta0.6-xNbxO12 (x = 0, 0.1, 0.2, and 0.3), and the parent LLZ, as a reference, were prepared via conventional solid-state reaction to investigate the effect of multielement doping on ionic conductivity. The phase formation, morphology, and Li ion conductivity were characterized using powder X-ray diffraction (PXRD), scanning electron microscopy, and alternating current impedance spectroscopy methods, respectively. In addition, solid-state (27)Al and (7)Li magic-angle spinning (MAS) NMR was used to study the effect of "Al doping" on the investigated multielement doped Li-stuffed garnet metal oxides. All the prepared samples obtained the cubic garnet-type structure (space group: Ia3̅d; No. 230) at 1150 °C, similar to that of cubic LLZ. Except for Li6.4La3Zr1.4Ta0.6O12, all the members show Al content by Al MAS NMR. However, it was not possible to detect Al-based impurity phases using PXRD in any of the investigated garnets. Among the samples investigated in this work, "Al-free" Li6.4La3Zr1.4Ta0.6O12 demonstrated a bulk Li ion conductivity of 0.72 mS cm(-1) at 25 °C, with apparent activation energy of 0.26 eV, significantly higher than the parent LLZ.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».