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Enregistrement W3114934397 · doi:10.1002/adfm.202009192

In Situ Construction of Uniform and Robust Cathode–Electrolyte Interphase for Li‐Rich Layered Oxides

2020· article· en· W3114934397 sur OpenAlexfundno aff
Jingteng Zhao, Liang Yuan, Xu Zhang, Zihe Zhang, Errui Wang, Shiman He, Boya Wang, Zhijie Han, Jun Lü, Khalil Amine, Haijun Yu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityBeijing Municipal Commission of EducationNational Key Research and Development Program of ChinaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrolyteMaterials scienceCathodeElectrochemistryDissolutionChemical engineeringTransition metalManganeseElectrodeInorganic chemistryCatalysisMetallurgyPhysical chemistryChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations170
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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