Synthesis, Characterization, and Thermal Stability of LiNi<sub>1/3</sub>Mn<sub>1/3</sub>Co<sub>1/3−<i>z</i></sub>Mg<sub><i>z</i></sub>O<sub>2</sub>, LiNi<sub>1/3−<i>z</i></sub>Mn<sub>1/3</sub>Co<sub>1/3</sub>Mg<sub><i>z</i></sub>O<sub>2</sub>, and LiNi<sub>1/3</sub>Mn<sub>1/3−<i>z</i></sub>Co<sub>1/3</sub>Mg<sub><i>z</i></sub>O<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
LiNi 1/3 Mn 1/3 Co 1/3− z Mg z O 2, LiNi 1/3− z Mn 1/3 Co 1/3 Mg z O 2, and LiNi 1/3 Mn 1/3− z Co 1/3 Mg z O 2 (0≤ z ≤ 1/3) were prepared from hydroxide precursors. The hydroxide precursors were heated with Li 2 CO 3 at 900 °C to prepare the oxides. Rietveld refinements of XRD data show that Mg substitution for Co, Ni and Mn results in different degrees of cation mixing in the Li layer with very little cation mixing in LiNi 1/3 Mn 1/3− z Co 1/3 Mg z O 2 and the most cation mixing in LiNi 1/3 Mn 1/3 Co 1/3− z Mg z O 2 . Electrochemical studies of the LiNi 1/3 Mn 1/3 Co 1/3− z Mg z O 2, LiNi 1/3− z Mn 1/3 Co 1/3 Mg z O 2, and LiNi 1/3 Mn 1/3− z Co 1/3 Mg z O 2 (0 ≤ z ≤ 1/3) samples were used to measure the rate of capacity reduction with Mg content, found to be about −389 (mAh/g)/( z = 1) independent of which cation was substituted by Mg. The impact of Mg substitution on the thermal stability of NMC samples was studied via accelerating rate calorimetry and compared with Al-substituted NMC samples. The substitution of Mg did not improve the thermal stability of the samples, independent of which cation was substituted and independent of the amount of Mg added, in contrast to the effect of Al, which dramatically improves thermal stability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,042 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,043 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,025 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».