Tracking the Fate of Excess Li in the Synthesis of Various Liy[Ni<sub>1−x</sub>Mn<sub>x</sub>]O<sub>2</sub> Positive Electrode Materials Under Different Atmospheres
Notice bibliographique
Résumé
Various Ni-rich Liy[Ni1−xMnx]O2 (x = ∼0.08, 0.2, 0.5) materials were synthesized with excess Li precursor in oxygen, dry air or air to understand what happens to the excess Li during synthesis. The Li[Ni1−xMnx]O2 components of the synthesized materials were single phase and synthesis in oxygen produced materials with less Ni in the Li layer. Inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES) and titration experiments on as-prepared samples and samples that were rinsed with water are useful in the determination of the amount of Li lost during heating, the amount of Li taken in by the material during synthesis and the amount of residual Li present in the samples as impurity phases. Materials synthesized in oxygen and dry air lost a similar amount of Li during heating but synthesis in air resulted in more Li loss. Synthesis in oxygen increased the lithium content, y, in the Liy[Ni1−xMnx]O2 materials. Materials with a higher Mn content can take in more Li to form Li-rich materials with larger values of y. From these experiments, the fate of Li can be tracked to heating loss, residual Li as impurity phases or uptake into the material as a function of Mn content and synthesis atmosphere.
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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 ».