Upcycling of spent LiCoO<sub>2</sub> cathodes via nickel‐ and manganese‐doping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Direct recycling has been regarded as one of the most promising approaches to dealing with the increasing amount of spent lithium‐ion batteries (LIBs). However, the current direct recycling method remains insufficient to regenerate outdated cathodes to meet current industry needs as it only aims at recovering the structure and composition of degraded cathodes. Herein, a nickel (Ni) and manganese (Mn) co‐doping strategy has been adopted to enhance LiCoO2 (LCO) cathode for next‐generation high‐performance LIBs through a conventional hydrothermal treatment combined with short annealing approach. Unlike direct recycling methods that make no changes to the chemical composition of cathodes, the unique upcycling process fabricates a series of cathodes doped with different contents of Ni and Mn. The regenerated LCO cathode with 5% doping delivers excellent electrochemical performance with a discharge capacity of 160.23 mAh g−1 at 1.0 C and capacity retention of 91.2% after 100 cycles, considerably surpassing those of the pristine one (124.05 mAh g−1 and 89.05%). All results indicate the feasibility of such Ni–Mn co‐doping‐enabled upcycling on regenerating LCO cathodes.
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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 ».