Synthesis and Characterization of Zn doped Li(Li0.21Mn0.54Ni0.125Co0.125)O2 as the Layer Materials For Battery Applications
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, pure and impure nanopowders of Li(Li0.021Mn0.54Ni0.125Co0.125)O2 were prepared with different percentages (x=0.02%, 0.05%, 0.075%, 0.10%) of Zn impurity by sol-gel method, and the effect of different percentages were investigated on the structural, physical and chemical properties of the samples. These properties of samples characterized by X-ray diffraction (XRD), field-scattering microscopy (FESEM), X-ray energy spectroscopy (EDS), transmission electron microscopy (TEM), thermogravimetric analysis (TGA), differential thermal analysis (DTA), infrared spectroscopy (FTIR), and the results of characterization were investigation. All the reflection peaks indicate that the samples have standard α-NaFeO2 layered structure with the space group R3m, except for the super lattice ordering between 22°-25°.The FESEM images have shown that these nanoparticles have Hexagonal structures for doped and undoped nanopowders. The particle size of nanopowders in the range of 30-80 nm the chemical analysis of EDS has proven the presence of Zn in the samples. TG /DTA measurements showed weight loss in pure and impure of nanopowders. In infrared spectroscopy (FTIR), the connection bonds and chemical elements used in these nanopowders have been investigated.
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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) | 0,000 | 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 ».