Enabling high energy lithium metal batteries via single-crystal Ni-rich cathode material co-doping strategy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-capacity Ni-rich layered oxides are promising cathode materials for secondary lithium-based battery systems. However, their structural instability detrimentally affects the battery performance during cell cycling. Here, we report an Al/Zr co-doped single-crystalline LiNi 0.88 Co 0.09 Mn 0.03 O 2 (SNCM) cathode material to circumvent the instability issue. We found that soluble Al ions are adequately incorporated in the SNCM lattice while the less soluble Zr ions are prone to aggregate in the outer SNCM surface layer. The synergistic effect of Al/Zr co-doping in SNCM lattice improve the Li-ion mobility, relief the internal strain, and suppress the Li/Ni cation mixing upon cycling at high cut-off voltage. These features improve the cathode rate capability and structural stabilization during prolonged cell cycling. In particular, the Zr-rich surface enables the formation of stable cathode-electrolyte interphase, which prevent SNCM from unwanted reactions with the non-aqueous fluorinated liquid electrolyte solution and avoid Ni dissolution. To prove the practical application of the Al/Zr co-doped SNCM, we assembled a 10.8 Ah pouch cell (using a 100 μm thick Li metal anode) capable of delivering initial specific energy of 504.5 Wh kg −1 at 0.1 C and 25 °C.
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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 ».