An Improved Understanding of Li<sup>+</sup> Hopping Pathways and Rates in Li<sub>3</sub>Fe<sub>2</sub>(PO<sub>4</sub>)<sub>3</sub> Using Selective Inversion <sup>6</sup>Li NMR Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
6 Li selective inversion NMR experiments are used to reveal Li ion exchange rates and energy barriers for Li ion hopping in monoclinic Li 3 Fe 2 (PO 4 ) 3 . The three crystallographically unique Li sites in this material are well resolved by magic-angle spinning, thus allowing for the examination of all three exchange processes. We have revisited this material using selective inversion to probe dynamics, and energy barriers over the temperature range 268–397 K are found to be 0.37 ± 0.07, 0.53 ± 0.02, and 0.52 ± 0.03 eV for the three unique exchange pairs. The results presented here are consistent with the known Li 3 Fe 2 (PO 4 ) 3 crystal structure. The selective inversion experiment is more robust than 2D EXSY for the determination of energy barriers by NMR; this can be attributed to the efficiency of the one-dimensional technique, and an exchange model that accounts for multisite exchange and fast spin–lattice relaxation. Moreover, bond valence sum density maps provide a meaningful depiction of lithium ion diffusion pathways in this material that complement the NMR results.
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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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».