In Situ Construction of Uniform and Robust Cathode–Electrolyte Interphase for Li‐Rich Layered Oxides
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High‐energy‐density Li‐rich layered oxides (LLOs) as promising cathodes for Li‐ion batteries suffer from the dissolution of transition metals (especially manganese) and severe side reactions in conventional electrolytes, which greatly deteriorate their electrochemical performance. Herein, an in situ “anchoring + pouring” synergistic cathode–electrolyte interphase (CEI) construction is realized by using 1,3,6‐hexanetricarbonitrile (HTCN) and tris(trimethylsilyl) phosphate (TMSP) electrolyte additives to alleviate the challenges of an LLO (Li 1.13 Mn 0.517 Ni 0.256 Co 0.097 O 2 ). HTCN with three nitrile groups can tightly anchor transition metals by coordinative interaction to form the CEI framework, and TMSP will electrochemically decompose to reshape the CEI layer. The uniform and robust in situ constructed CEI layer can suppress the transition metal dissolution, shield the cathode against diverse side reactions, and significantly improve the overall electrochemical performance of the cathod with a discharge voltage decay of only 0.5 mV cycle −1 . Further investigations based on a series of experimental techniques and theoretical calculations have revealed the composition of in situ constructed CEI layers and their distribution, including the enhanced HTCN anchoring effect after lattice densification of LLOs. This study provides insights into the in situ CEI construction for enhancing the performance of high‐energy and high‐voltage cathode materials through effective, convenient, and economical electrolyte approaches.
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.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle