Stabilizing LiNi<sub>0.8</sub>Co<sub>0.15</sub>Mn<sub>0.05</sub>O<sub>2</sub> Cathode by Doping Sulfate for Lithium‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Residual sulfate (SO42−) in precursor Ni0.8Co0.15Mn0.05(OH)2 (pre‐NCM) is commonly regarded as being harmful to Li[Ni0.8Co0.15Mn0.05]O2 (NCM) performance, leading to significant performance losses and also hampering the electrode fabrication. Therefore, manufacturers try their best to lower sulfate contents in pre‐NCM. However, how the sulfate affects the cathode materials is not systematically studied. To address these issues, NCM was synthesized with different amounts of intentionally added sulfate (NH4)2SO4 in pre‐NCM. It was demonstrated that anionic SO42− doped in NCM could influence the grain size in sintering process and stabilize the layer structure during the charge–discharge process at a certain doping amount. The first‐principles calculations suggested that the SO42− doped in the transition metal layer could effectively facilitate Li+ diffusion in the lattice. SO42− doping could reduce the energy barrier for Li+ migration and then suppress drastic contraction of the c axis during cycling. The phase transition of H2 to H3 caused by c axis contraction was suppressed and the cycling performance was enhanced. The capacity retention could reach 80.9 (0.2 C) and 80.4 % (1 C) after 380 and 240 cycles in coin cells, respectively. These findings illustrate that a certain amount of sulfate could be beneficial to NCM cathodes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».