A Comparison of the Performance of Different Morphologies of LiNi<sub>0.8</sub>Mn<sub>0.1</sub>Co<sub>0.1</sub>O<sub>2</sub> Using Isothermal Microcalorimetry, Ultra-High Precision Coulometry, and Long-Term Cycling
Notice bibliographique
Résumé
Ni-rich positive electrode materials for Li-ion batteries have the dual benefit of achieving high energy density while reducing the amount of Co used in cells. However, limitations in cycle life are still an issue for the widespread adoption of these materials. The benefit of using single crystal materials has been demonstrated for LiNi 0.5 Mn 0.3 Co 0.2 O 2 (NMC532), LiNi 0.6 Mn 0.2 Co 0.2 O 2 (NMC622), and now LiNi 0.8 Mn 0.1 Co 0.1 O 2 (NMC811). This work uses long-term cycling, ultra-high precision coulometry (UHPC), and isothermal microcalorimetry to investigate the effect of particle morphology on the lifetime of NMC811/graphite pouch cells. NMC811 with uncoated single crystal (SC) particles, coated polycrystalline (PC) particles, and a composite “bimodal” (BM) material are studied with electrolyte systems that have shown excellent cycle life in other NMC materials. Results from this work show that SC cells have improved cycle life in long-term cycling, as well as higher coulombic efficiency (CE) and lower charge endpoint capacity slippage as seen in the UHPC measurements. This correlates well with the isothermal microcalorimetry results, in which SC cells show the lowest parasitic heat flow over a range of upper-cutoff voltages. This study suggests excellent lifetimes can be achieved in single crystal NMC811/graphite cells with further electrolyte optimization.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».