Screening the Li-Ni-Mn-Co-O Composition Space in High-Throughput for Li-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Currently, layered metal oxide materials are the norm in manufactured cathodes for Li-ion batteries, with LiNixMnyCo1-x-yO2 (NMC) being one of the leading class of materials. While NMC has been extensively studied, the composition space for the material has not been entirely explored, especially when one includes Li-rich compositions. Screening entire pseudo-quaternary systems is extremely time-intensive such that high-throughput techniques are necessary in order to enable study of the complex composition spaces. Herein, synthesis and characterization of a large number (several hundreds) of samples is accomplished by performing all work in high-throughput (sets of 64 samples of varying metal concentration were synthesized simultaneously). All samples were characterized structurally using a high-throughput X-ray diffractometer capable of acquiring 64 Rietveld quality patterns on mg-scale samples in 12 h. The XRD patterns were analyzed to generate structural phase diagrams as shown for Li-Mn-Ni-O below. The structural studies are coupled with high-throughput electrochemistry recently developed in the lab. Cyclic voltammetry was performed on all samples to gain insight into their performance as a cathode material. The results for energy density are shown in the figure below. Results for the quaternary system including various concentrations of Co will also be presented. This work marks the beginning of the thorough structural/electrochemical mapping of many layered oxide composition spaces and will enable meaningful structure-property relations that will guide the rational design of new cathode materials for Li-ion cells. Figure 1
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».