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Enregistrement W3016128481 · doi:10.1002/eem2.12080

ZnO Interface Modified LiNi<sub>0.6</sub>Co<sub>0.2</sub>Mn<sub>0.2</sub>O<sub>2</sub> Toward Boosting Lithium Storage

2020· article· en· W3016128481 sur OpenAlexaff
Yunyan Li, Xifei Li, Junhua Hu, Wen Liu, Hirbod Maleki Kheimeh Sari, Dejun Li, Qian Sun, Liang Kou, Zhanyuan Tian, Le Shao, Cheng Zhang, Jiujun Zhang, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueEnergy & environment materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDielectric spectroscopyMaterials scienceCyclic voltammetryAmorphous solidCathodeElectrochemistryLithium (medication)Boosting (machine learning)IonChemical engineeringSol-gelCoatingAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyElectrodeChemistryCrystallographyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, an amorphous ZnO was coated on LiNi 0.6 Co 0.2 Mn 0.2 O 2 (NCM) using a sol‐gel strategy method. The NCM coated with 1 wt.% ZnO and a thickness of about 3 nm exhibits an improved cycling performance, accompanied by a lower capacity fading (from 194.8 to 133.8 mAh g −1 , i.e., 68%) than that of the pristine one (i.e., only 34%) after 300 cycles at 0.2 C. The cyclic voltammetry (CV) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) indicate that the ZnO coating can improve extraction/insertion of Li + and inhibit the increase in impedance of the NCM cathode material. This approach may benefit the performance improvement of the Ni‐rich cathode materials in Lithium‐ion batteries (LIBs).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,194 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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