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Enregistrement W4242329652 · doi:10.1149/1945-7111/abf9c2

Synthesis of Co-Free Ni-Rich Single Crystal Positive Electrode Materials for Lithium Ion Batteries: Part II. One-Step Lithiation Method of Mg-Doped LiNiO<sub>2</sub>

2021· article· en· W4242329652 sur OpenAlexaff
Aaron Liu, Ning Zhang, Jamie E. Stark, Phillip Arab, Hongyang Li, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMagna International (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystalliteMaterials scienceCalcinationLithium (medication)Chemical engineeringGrain sizeImpurityDopingParticle sizeScanning electron microscopeDiffusionSingle crystalGrain growthLithium-ion batteryAnalytical Chemistry (journal)CrystallographyMetallurgyComposite materialChemistryBattery (electricity)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This second study in a two part series investigates the synthesis of Co-free single crystalline Mg-doped LNO via the one-step lithiation method. The synthesized materials were characterized by scanning electron microscopy, X-ray diffraction and particle size analysis to understand the impact of synthesis conditions. Higher heating temperatures promoted grain growth but also increased the Ni content in the Li layer. Increasing the Li/TM ratio does not seem to have an effect on grain growth at lower temperatures but influences the formation of Li2O impurity. The separation of particle aggregates is required to improve the cycling performance of the material. The utilization of a lower temperature step after the calcination step can reduce the Ni content in the Li layer below what would be expected at the calcination temperature, and this can be used to grow larger grains while keeping an acceptable amount of Ni in the Li layer. However, all single crystalline materials are still not yet electrochemically competitive with polycrystalline materials and have lower capacities, higher irreversible capacities and similar cycling fade. The lower capacities of single crystalline materials stem from increased kinetic hindrances to Li diffusion. Cycling single crystalline materials at 55 °C can recover ∼20 mAh g−1 of discharge capacity and yield similar irreversible capacity compared with polycrystalline cells cycled at 30 °C.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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