Perovskite-Type Electrolyte for Ceramic Lithium Batteries: Enhanced Microstructure and Bulk Ionic Conductivity
Notice bibliographique
Résumé
Solid-state lithium batteries (SSLBs) have shown great potential in energy storage applications, having the potential to enhance energy densities, while providing superior safety compared to conventional liquid electrolyte-based lithium batteries. Perovskite-type LLTO electrolytes are a promising candidate for SSLBs, due to their excellent ionic conductivities with values in excess of 10 -3 S cm -1 at room temperature. However, their application in SSLBs is hindered by catastrophic dendrite formation and unstable interfaces during cycling with Lithium metal. It is also difficult to formulate electrolytes with desirable mechanical properties and high bulk ionic conductivity. Herein, in order to understand the microstructure, bulk ionic conductivity and mechanical properties of the most studied LLTO (Li 0.3 La 0.5 TiO 3 ), cold-press sintering was used to prepare pellets with different thicknesses using a mixture of coarse and fine LLTO powders: D50=~40μm, and D50=~1μm, respectively. This significantly enhanced the compactness and density achieved in the cold pressing stage. The sintered pellets showed a modified grain boundary pattern with an enhanced bulk ionic conductivity of 10 -4 -10 -6 S cm -1 between 20˚C and 60˚C and a low activation energy of ~0.21eV. Symmetric cells and half-cells using the as-prepared pellets are currently being assembled for further electrochemical characterization.
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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) | 0,000 | 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 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 ».