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Enregistrement W3110861025 · doi:10.1149/ma2019-02/5/335

Investigating the Effects of Magnesium Doping in Various Ni-Rich Materials

2019· article· en· W3110861025 sur OpenAlexaff
Aaron Liu, Hongyang Li, Ning Zhang, Julie Inglis, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcMaster UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDopantDopingLithium (medication)Phase (matter)ElectrodeNickelBattery (electricity)MagnesiumChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyOptoelectronicsPhysical chemistryChemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As lithium ion battery technology expands into more demanding applications such as electric vehicles, attention has shifted towards nickel-rich positive electrode materials, namely LiNi 1-x-y Mn x Co y O 2 (NMC) and LiNi 1-x-y Co x Al y O 2 (NCA). 1 Aims to improve energy density and reduce costs of NMC and NCA can be achieved by increasing the Ni content of the material, but at the cost of shorter cell lifetimes. Besides Al, Co and Mn, research has tried substituting Ni with many different metals. 1 Mg has repeatedly come up as a beneficial dopant from positive electrode material doping studies that try to improve material cycling performances. Mg has been shown to improve cycling performances of various positive electrode materials including LiCoO 2 (LCO), NMC, and NCA when doped into the material in small amounts. 1–4 Doping the material with Mg slightly reduces the specific capacity of the material since Mg is an inactive constituent, but it has been shown that a Mg content of as low as 1 mol% can improve cycling. 3 LiNiO 2 (LNO) and some other Ni-rich materials undergo phase transitions as Li gets removed during charging. In particular, when the material transitions from the H2 phase to the H3 phase at low Li, it experiences a large volume change. It is believed that this contributes to a poor lifetime of the material. Mg doping has been shown to suppress these phase transitions and related volume changes. 2,4 Mg has also been shown to reduce the amount of Ni migration to the Li layer. 1 As research continues to increase the Ni content of NMC and NCA, the compositions will invariable converge towards LNO. Additionally, efforts are being made to reduce the Co content of Ni-rich materials due to cost and sourcing issues. 4 Co is believed to reduce the amount of Ni in the Li layer and also to stabilize cycling performance, which are similar benefits that Mg imparts. This work studies the effect of Mg doping in LiMO 2 (M = Ni, Ni+Al, Ni+Co+Al, Ni content > 0.8) at a dopant level of less than 5 mol%. Structural and electrochemical characterization of the materials was carried out to understand how Mg affects the materials and whether the presence of Al or Co influences the dopant effects of Mg. Figure 1 shows the initial half-cell voltage vs capacity and differential capacity vs voltage curves for a series of LiNi 0.88-x Co 0.09 Al 0.03 Mg x O 2 (x = 0, 0.01, 0.02, 0.04) materials, showing a trend of how Mg affects the electrochemical performance of the materials. (1) Kim, J.; Lee, H.; Cha, H.; Yoon, M.; Park, M.; Cho, J. Adv. Energy Mater. 2018 , 8 , 1–25. (2) Sasaki, T.; Godbole, V.; Takeuchi, Y.; Ukyo, Y.; Novák, P. J. Electrochem. Soc. 2011 , 158 , A1214–A1219. (3) Huang, B.; Li, X.; Wang, Z.; Guo, H.; Xiong, X. Ceram. Int. 2014 , 40 , 13223–13230. (4) Li, H.; Cormier, M.; Zhang, N.; Inglis, J.; Li, J.; Dahn, J. R. J. Electrochem. Soc. 2019 , 166 , A429–A439. Figure 1

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)0,001
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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