Interdiffusion of Cations from Metal Oxide Surface Coatings into LiCoO<sub>2</sub> During Sintering
Notice bibliographique
Résumé
Surface coatings on positive electrode materials can improve their electrochemical performance in lithium ion batteries, especially at high operating voltages. Cations in the surface coating can diffuse into the positive electrode material during sintering steps after coating. A simple “two-pellet” method was used to measure the concentration profiles of M = Al 3+, Mg 2+ ions from the pure MO x coating layer to the pure LiCoO 2 matrix after heat treatment at various temperatures using energy dispersive spectroscopy. The interdiffusion coefficients between M atoms and Co increase with heating temperature. Accordingly, the diffusion distances of M and Co between the MO x and the LiCoO 2 are affected by the sintering temperature and time. The activation barrier for diffusion was determined using the Arrhenius equation to be about 88 kJ/mol for the Al 3+ /Co 3+ couple and about 100 kJ/mol for the Mg 2+ /Co 3+ couple. The measured and fitting diffusion constants were used to simulate the diffusion Al 3+ in a 100 nm Al 2 O 3 coating layer on spherical LiCoO 2 particles during heat treatment. These results will be very helpful to guide the design of surface-modified positive electrode materials.
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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 ».