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Enregistrement W3081685353 · doi:10.1002/qua.26439

Can doping of transition metal oxide cathode materials increase achievable voltages with multivalent metals?

2020· article· en· W3081685353 sur OpenAlexaff
Daniel Koch, Sergei Manzhos

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Quantum Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopingOxideTransition metalPolaronMetalChemical physicsMaterials scienceValence (chemistry)ElectrochemistryOxygenInorganic chemistryMetal K-edgeElectrodeDimerCathodeChemistryPhysical chemistryOptoelectronicsCatalysisElectron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of substitutional p‐doping as a means to enhance the insertion energies of multivalent metals in transition metal oxides, and therefore the resulting voltages in an electrochemical cell, due to band structure modulation is investigated using first principles calculations. The investigations reveal the formation of n ‐hole polarons (with n > 1) in the form of oxygen dimers in p‐doped charge‐transfer insulating transition metal oxides, caused by localized p holes on oxide ions in agreement with previous findings. It is found that the oxygen dimer formation has an adverse effect on adsorption energetics compared to the single‐hole case without dimerization. On the other hand, strained systems or Mott insulators with qualitatively different valence band composition do not exhibit oxygen dimerization with multihole doping. The results demonstrate the advantages and limitations of transition metal oxide electrode p‐doping and show a path to possible strategies to overcome detrimental effects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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