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Enregistrement W4220867336 · doi:10.1002/adma.202200744

Regulation of Surface Defect Chemistry toward Stable Ni‐Rich Cathodes

2022· article· en· W4220867336 sur OpenAlexafffund
Liguang Wang, Xincheng Lei, Tongchao Liu, Alvin Dai, Dong Su, Khalil Amine, Jun Lü, Tianpin Wu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryOffice of Energy EfficiencyU.S. Department of EnergyCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyOffice of ScienceUniversity of Chicago
Mots-clésMaterials scienceCathodeElectrochemistryLithium (medication)Cationic polymerizationIonSurface modificationEnergy densityCurrent densityCrystal structureChemical engineeringElectrodeNanotechnologyCrystallographyPhysical chemistryChemistryEngineering physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface reconstruction of Ni-rich layered oxides (NLO) degrades the cycling stability and safety of high-energy-density lithium-ion batteries (LIBs), which challenges typical surface-modification approaches to build a robust interface with electrochemical activity. Here, a strategy of leveraging the low-strain analogues of Li- and Mn-rich layered oxides (LMR) to reconstruct a stable surface on the Ni-rich layered cathodes is proposed. The new surface structure not only consists of a gradient chemical composition but also contains a defect-rich structure regarding the formation of oxygen vacancies and cationic ordering, which can simultaneously facilitate lithium diffusion and stabilize the crystal structure during the (de)lithiation. These features in the NLO lead to a dramatic improvement in electrochemical properties, especially the cyclability under high voltage cycling, exhibiting the 30% increase in capacity retention after 200 cycles at the current density of 1 C (3.0-4.6 V). The findings offer a facile and effective way to regulate defect chemistry and surface structure in parallel on Ni-rich layered structure cathodes to achieve high-energy density LIBs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations88
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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