Surface‐to‐Bulk Synergistic Modification of Single Crystal Cathode Enables Stable Cycling of Sulfide‐Based All‐Solid‐State Batteries at 4.4 V
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The interfacial stability between sulfide solid‐state electrolytes (SSEs) and high voltage Ni‐rich oxide cathodes is critical to the electrochemical performances of all‐solid‐state batteries (ASSBs), yet it is challenging to solve the interface issues by surface coating modification. Here, a surface‐to‐bulk synergistic modification is proposed to achieve a highly stable interface through the combination of TiNb 2 O 7 ‐coated and Ti‐doped LiNi 0.6 Mn 0.2 Co 0.2 O 2 single crystals (DC‐TNO@SCNCM). The TiNb 2 O 7 coating layer with thermodynamic/electrochemical stability and electronic insulation avoids the decomposition of SSEs. The strong TiO bond in SCNCM achieved by Ti doping can stabilize lattice oxygen and avoid further electrochemically oxidizing sulfide electrolytes to form oxygenated sulfurous and phosphorous species. The modified DC‐TNO@SCNCM cathode exhibits excellent long‐cycle stability with a capacity retention rate of 92.2% after 140 cycles at a high cut‐off voltage of 4.4 V. This surface‐to‐bulk synergistic modification strategy provides a new perspective for the design of high‐voltage sulfide‐based ASSBs.
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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 ».