Lithium Iron Phosphate Coatings Deposited by Means of Inductively-Coupled Thermal Plasma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium-ion batteries have high energy efficiency and good cycling life and are considered as one of the best energy storage device for hybrid and/or electrical vehicle. Still, several problems must be solved prior to a broad adoption by the automotive industry: energy density, safety and costs. To enhance both energy density and safety, the current study aims at depositing binder-free cathode materials using inductively-coupled thermal plasma. In a first step, lithium iron phosphate LiFePO4 powders are synthesized in an inductively-coupled thermal plasma reactor and dispersed in a conventional polyvinylidene fluoride (PVDF) binder. Then, binder-free LiFePO4 coatings are directly deposited onto nickel current collectors by solution precursor plasma spraying (SPPS). These plasma-derived cathodes (with and without PVDF binder) are assembled in button cells and tested. Under optimized plasma conditions, cyclic voltammetry shows that the electrochemical reversibility of plasma-derived cathodes is improved over that of conventional sol-gel derived LiFePO4 cathodes. Further results related to the substitution of iron with manganese in the SPPS precursors (LiMPO4, where M = Fe or Mn) are discussed.
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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 ».