Design of a 3D-Porous Structure with Residual Carbon for High-Performance Ni-Rich Cathode Materials
Notice bibliographique
Résumé
Recently, LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 has drawn much attention because of its high energy density. Here, 3D-porous LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 and the one with residual carbon have been synthesized using a resorcinol–formaldehyde-assisted sol–gel approach. Scanning electron microscopy images verify that the synthesized LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 possesses a 3D-porous morphology. X-ray photoelectron spectroscopy analysis and transmission electron microscopy-mapping images indicate the existence of residual carbon in the secondary particle of 3D-porous LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2. Furthermore, 3D-porous LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 with residual carbon exhibits outstanding electrochemical properties. At a current density of 1900 mA g–1, the 3D-porous LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 with residual carbon can still deliver a reversible capacity of 113 . Moreover, after 150 cycles at 0.2 C, the capacity retention of 3D-porous LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 with residual carbon reaches to 95%. The excellent electrochemical properties can be ascribed to the unique 3D-porous morphology and residual carbon in the secondary particle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Expérimental (laboratoire) | low |
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».