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Enregistrement W2906370214 · doi:10.1149/ma2018-02/4/233

LiNi<sub>0.6</sub>Mn<sub>0.2</sub>Co<sub>0.2</sub>O<sub>2</sub> Dry-Coated with Nano- Alumina As Positive Electrode Material

2018· article· en· W2906370214 sur OpenAlexaff
Lituo Zheng, M. N. Obrovac

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCoatingLithium (medication)ElectrodeChemical engineeringElectrolyteParticle sizeFOIL methodParticle (ecology)Analytical Chemistry (journal)Composite materialChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Applications of lithium ion batteries in grid storage and electric vehicle require long lifetime. Surface coating of active material is an effective way to improve the long-term cycling of lithium ion batteries.1 Most of the coating methods reported so far are wet-coating method, which produces waste liquid and requires additional drying process. In this study, LiNi0.6Mn0.2Co0.2O2 was coated with nano-alumina using a convenient dry-coating method and characterized in Li cells. Commercial LiNi0.6Mn0.2Co0.2O2 powders (obtained from Umicore) were mixed with 3% Al2O3 (13 nm, from Sigma-Aldrich) using a dry-coating method. For comparison, LiNi0.6Mn0.2Co0.2O2 powders were also mixed with 3% Al2O3 by hand-grinding. Electrodes were made with active material, PVDF binder, carbon black at a ratio of 86:7:7 and dried under vacuum at 120 ℃ overnight. 1M LiPF6 in a solution of EC and DEC (volume ratio 1:2) was used as electrolyte and Li foil was used as counter/reference electrode. Figure 1(a) shows the SEM image of LiNi0.6Mn0.2Co0.2O2 powders. Secondary particles with spherical morphology were observed. The average particle size is ~1 μm for primary particle and ~10 μm for secondary particle. Figure 1(b) shows the SEM image of LiNi0.6Mn0.2Co0.2O2 powders coated with 3% Al2O3 using the dry coating method. Figure 1(c) shows the SEM image of LiNi0.6Mn0.2Co0.2O2 powders mixed with 3% Al2O3 by hand-grinding. The dry coating method produced a more homogeneous and dense coating, compared to materials produced by hand-grinding. Figure 2 shows the cycling performance at C/2 for all the materials cycled between 3 V – 4.4 V. Compared to pristine NMC 622, the materials processed with 3% Al2O3 displayed lower reversible capacity. However, the cycling performance was improved for both materials. Notably, materials dry-coated with 3% Al2O3 showed little capacity fade in 50 cycles. This study gives an example of using dry coating method for improving the cycling performance of positive electrode materials for lithium ion batteries. References Z. Chen et al., J. Mater. Chem., 20, 7606-7612 (2010) Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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