Improving Energy Density and Structural Stability of Manganese Oxide Cathodes for Na-Ion Batteries by Structural Lithium Substitution
Notice bibliographique
Résumé
We report excellent cycling performance for P2–Na 0.6 Li 0.2 Mn 0.8 O 2, an auspicious cathode material for sodium-ion batteries. This material, which contains mainly Mn 4+, exhibits a long voltage plateau on the first charge, similar to that of high-capacity lithium and manganese-rich metal oxides. Electrochemical measurements, X-ray diffraction, and elemental analysis of the cycled electrodes suggest an activation process that includes the extraction of lithium from the material. The “activated” material delivers a stable, high specific capacity up to ∼190 mAh/g after 100 cycles in the voltage window between 4.6–2.0 V versus Na/Na + . DFT calculations locate the energy states of oxygen atoms near the Fermi level, suggesting the possible contribution of oxide ions to the redox process. The addition of Li to the lattice improves structural stability compared to many previously reported sodiated transition-metal oxide electrode materials, by inhibiting the detrimental structural transformation ubiquitously observed with sodium manganese oxides during cycling. This research demonstrates the prospect of intercalation materials for Na-ion battery technology that are active based on both cationic and anionic redox moieties.
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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 | 0,001 | 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 ».