Ultrasound assisted wet media milling synthesis of nanofiber-cage LiFePO4/C
Notice bibliographique
Résumé
To meet the objectives of the Intergovernmental Panel on Climate Change nations are adopting policies to encourage consumers to purchase electric vehicles. Electrification of the automobile industry reduces greenhouse gases but active metals for the cathode—LiCoO2 and LiNiO2—are toxic and represent an environmental challenge at the end of their lifetime. LiFePO4 (LFP) is an attractive alternative that is non-toxic, thermally stable, and durable but with a moderate theoretical capacity and a low electrical conductivity. Commercial technologies to synthesize LFP are energy-intensive, produce waste that incurs cost, and involve multiple process steps. Here we synthesize LFP precursor with lignin and cellulose in a sonicated grinding chamber of a wet media mill. This approach represents a paradigm shift that introduces mechanochemistry as a motive force to react iron oxalate and lithium hydrogen phosphate at ambient temperature. Ultrasound-assisted wet media milling increases carbon dispersion and reduces the particle size simultaneously. The ultrasound is generated by a 20 kHz,500 W automatic tuning ultrasound probe. The maximum discharge rate of the LFP synthesized this way was achieved with cellulose as a carbon source, after 9 h milling, at 70% ultrasound amplitude. After 2.5 h of milling, the particle size remained constant but the crystal size continued to drop and reached 29 nm. Glucose created plate-like particles, and cellulose and lignin produced spindle-shaped particles. Long mill times and high ultrasound amplitude generate smoother particle surfaces and the powder densifies after a spray drying step.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».