PEDOT Encapsulated and Mechanochemically Engineered Silicate Nanocrystals for High Energy Density Cathodes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium iron silicate (LFS) attracts a lot of attention due to its 330 mAh g −1 theoretical capacity (2 Li + per formula unit). However, inherently it exhibits poor Li‐ion intercalation kinetics, interfacial reactivity, and complex phase transitions resulting in lower than one Li + capacity and poor retention. In this work, a core–shell architecture is devised largely overcoming these obstacles. At first, the nanostructure of Pmn2 1 LFS is annealed via mechanochemical processing enabling the activation of Li‐ion diffusion. Subsequently, the LFS nanocrystals are coated via in situ poly(3,4‐ethylenedioxythiophene) (PEDOT) polymerization involving partial chemical de‐lithiation/re‐lithiation, the latter catalyzed with FeCl 3 . As a result of the devised mechanochemical/interphasial engineering of the LFS@PEDOT nanocrystals, their Li‐ion storage capacity is augmented to > 1 Li, namely 200 mAh g −1 after 50 cycles or 1.2 Li + units—the highest capacity reported for the Pmn2 1 LFS cathode. A key attribute of the new PEDOT coating technique is the generation of a Fe 3+ ‐rich subsurface layer that contributes to structure stabilization via accelerated phase transition to inverse Pmn2 1 phase, in addition to rendering the nanocrystals electronically conductive and protected against reaction with electrolyte. Such core–shell engineered nanocrystals provide a powerful paradigm in developing viable high energy density cathodes for next‐generation Li‐ion batteries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».