Impact of Nickel Substitution into Model Li-Rich Oxide Cathode Materials for Li-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».