MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996101114 · doi:10.1021/acs.chemmater.9b04446

Impact of Nickel Substitution into Model Li-Rich Oxide Cathode Materials for Li-Ion Batteries

2019· article· en· W2996101114 sur OpenAlexafffund
Michelle Ting, Matthew Burigana, Leiting Zhang, Y. Zou Finfrock, Sigita Trabesinger, Antranik Jonderian, Eric McCalla

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésElectrochemistryMaterials scienceNickelCathodeLithium (medication)Battery (electricity)OxideX-ray photoelectron spectroscopyChemical engineeringElectrodeNanotechnologyChemistryMetallurgyPhysical chemistryThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developments in lithium-ion batteries for energy storage are currently focused on improving energy density, increase cycle life, and reducing cost to match targets set by the automotive industry. An important class of cathodes, known as Li-rich layered oxides, Li–Ni–Mn–Co–O, is considered promising for next-generation electrode materials, yet a poor understanding of a number of detrimental processes, for which the underlying mechanisms are not clear, has hindered their commercialization. Numerous model systems have been studied in an effort to fully understand the discrete mechanisms taking place during battery operation. Given that Ni is relied upon more and more in commercial materials, we build here upon the previous work on model systems by studying Li–Ni–Sb–O and Li–Ni–Te–O materials to better understand the impact of Ni substitution into this complex class of materials. Using a combination of detailed electrochemical tests, X-ray diffraction, online electrochemical mass spectrometry, X-ray absorption near-edge spectroscopy, and X-ray photoemission spectroscopy, we find a stark contrast between the electrochemistry taking place in the bulk of particles as compared to that taking place at the surface. We find that oxidation of oxygen results in reduction of nickel, as was seen previously in Li–Fe–Sb–O, and this has a detrimental impact on the discharge capacity. However, the reductive couple occurs solely at the surface of particles in Ni-containing materials because of mitigated oxygen gas production in these materials. The consequences of this contrast between the surface and the bulk are discussed to guide further development of next-generation electrodes.

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemistry of MaterialsMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207