Full Concentration Gradient‐Tailored Li‐Rich Layered Oxides for High‐Energy Lithium‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium‐rich layered oxides (LLOs) are prospective cathode materials for next‐generation lithium‐ion batteries (LIBs), but severe voltage decay and energy attenuation with cycling still hinder their practical applications. Herein, a series of full concentration gradient‐tailored agglomerated‐sphere LLOs are designed with linearly decreasing Mn and linearly increasing Ni and Co from the particle center to the surface. The gradient‐tailored LLOs exhibit noticeably reduced voltage decay, enhanced rate performance, improved cycle stability, and thermal stability. Without any material modifications or electrolyte optimizations, the gradient‐tailored LLO with medium‐slope shows the best electrochemical performance, with a very low average voltage decay of 0.8 mV per cycle as well as a capacity retention of 88.4% within 200 cycles at 200 mA g −1 . These excellent findings are due to spinel structure suppression, electrochemical stress optimization, and Jahn‐Teller effect inhibition. Further investigation shows that the gradient‐tailored LLO reduces the thermal release percentage by as much as about 41% when the battery is charged to 4.4 V. This study provides an effective method to suppress the voltage decay of LLOs for further practical utilization in LIBs and also puts forward a bulk‐structure design strategy to prepare better electrode materials for different rechargeable 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 | 0,001 |
| 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 ».