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Enregistrement W2314424965 · doi:10.1021/acs.chemmater.5b02104

A Search for Low-Irreversible Capacity and High-Reversible Capacity Positive Electrode Materials in the Li–Ni–Mn–Co Pseudoquaternary System

2015· article· en· W2314424965 sur OpenAlexafffund
Ramesh Shunmugasundaram, Rajalakshmi Senthil Arumugam, Kristopher J. Harris, Gillian R. Goward, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcMaster UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada3M
Mots-clésElectrodeMaterials scienceHeat capacityChemical engineeringMetallurgyChemistryThermodynamicsPhysical chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive search for Li-ion battery positive electrode materials that can simultaneously exhibit low irreversible capacity loss (IRC) (∼10% or less) and high reversible capacity (>240 mAh/g) was performed in the Li–Ni–Mn–Co–O pseudoquaternary system. An array of high-capacity Li-rich layered oxides, most of which show an “oxygen release” plateau during the first charge, were synthesized with a wide range of Ni, Mn, and Co compositions, and their first-cycle electrochemical properties were investigated. Low-IRC materials could be synthesized at many Ni–Mn–Co combinations by synthesizing with an amount of lithium lower than that required by site occupation and oxidation state rules. Many of these “Li-deficient” low-IRC materials were found to be single-phase layered materials with inherent metal-site vacancies in their pristine state. For such single-phase materials, the amount of IRC depends on the concentration of metal-site vacancies in their pristine state. Increasing the Li deficiency eventually caused the appearance of the spinel phase, which, when it appears, lowers the IRC, irrespective of the Ni–Mn–Co precursor composition. The number of metal-site vacancies that can be incorporated into the single-phase layered materials depends on the overall metal composition, especially the Co concentration. Low-IRC behavior is correlated to the fraction of metal-site vacancies in the layered phase in both the single-phase and the two-phase materials. 7 Li nuclear magnetic resonance (NMR) studies of low-IRC materials revealed the relative population of Li between the Li and TM layer. Formula unit calculation based on 7 Li NMR results suggests that metal-site vacancies preferably occupy the sites in the Li layer, which could provide room for the intercalation of extra Li into the structure, hence reducing the irreversible capacity.

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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