Mechanism of Action of the Tungsten Dopant in LiNiO<sub>2</sub> Positive Electrode Materials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The addition of tungsten has been reported to greatly improve the capacity retention of Ni‐rich layered oxide cathode materials in lithium‐ion batteries. In this work, Ni(OH) 2 precursors, coated with WO 3 and also W‐containing precursors prepared by co‐precipitation followed by heat treatment with LiOH·H 2 O, are studied. Structural analysi s and electron microscopy show that W is incorporated as amorphous Li x W y O z phases concentrated in all the grain boundaries between the primary particles of LiNiO 2 (LNO) and on the surface of the secondary particles. Tungsten does not substitute for Ni or Li in the LNO lattice no matter how W is added at the precursor synthesis stage. Scanning electron microscopy (SEM) images show that adding W greatly suppresses primary particle growth during synthesis. In agreement with previous literature reports, cycling test results show that 1% W added to LNO can greatly improve charge–discharge capacity retention while also delivering a high specific capacity. The Li x W y O z amorphous phases act as coating layer on both the primary and secondary particles, restrict primary particle growth during synthesis and increase the resistance of the secondary particles to microcracking.
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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) | 0,002 | 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 ».