Enhancing Li Ion Conductivity of Garnet-Type Li<sub>5</sub>La<sub>3</sub>Nb<sub>2</sub>O<sub>12</sub> by Y- and Li-Codoping: Synthesis, Structure, Chemical Stability, and Transport Properties
Notice bibliographique
Résumé
Novel Li-stuffed garnet-like “Li 5+2 x La 3 Nb 2– x Y x O 12 ” (0.05 ≤ x ≤ 0.75) was prepared via solid-state reaction in air and characterized using ex situ and in situ powder X-ray diffraction (PXRD), 7 Li and 27 Al magic angle spinning nuclear magnetic resonance (MAS NMR), scanning electron microscopy (SEM), thermo-gravimetric analysis (TGA), and AC impedance spectroscopy. Rietveld refinement with the PXRD data confirmed the formation of a cubic, garnet-like Ia -3 d structure. 7 Li MAS NMR showed a single sharp peak close to 0 ppm as the usual trend for fast Li ion conducting garnets. Among the materials studied, “Li 6.5 La 3 Nb 1.25 Y 0.75 O 12 ” showed a very high bulk ionic conductivity of 2.7 × 10 –4 S cm –1 at 25 °C, which is the highest value found in garnet-type compounds, and is only reported for Li 7 La 3 Zr 2 O 12 . The in situ PXRD measurements revealed structural stability up to 400–600 °C after water treatment as well as chemical compatibility with high voltage Li cathodes Li 2 MMn 3 O 8 (M = Co, Fe). The current work demonstrates that slight Al contamination from the Al 2 O 3 crucible, which is commonly observed in this class of materials and was detected by 27 Al MAS NMR, does not affect the Li ionic conductivity and chemical stability of “Li 5+2 x La 3 Nb 2– x Y x O 12 ” garnets. It also shows that Li stuffing is critical to improve further the ionic conductivity of parent compound Li 5 La 3 Nb 2 O 12 . Y 3+ seems to be a very efficient dopant to improve the ionic conductivity of garnets compared to other investigated dopants that include M 2+ (M = alkaline earth metals), In 3+, and Zr 4+ .
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».