Effect of Post-Grinding and Heat Treatment on the Electrochemical Performance of NMC622 Li-Ion Battery Cathode Materials
Notice bibliographique
Résumé
Given the increasing demands for high energy density lithium-ion batteries (LIBs), all cell components, particularly cathode materials, will need significant improvement in the future. Among the possible cathode materials for LIBs, NMC-based materials (LiNixMnyCozO2) have been receiving more attention due to their high energy density and low price. However, NMC-based cathode materials still suffer from degradation and capacity fading due to polarization and structural change over charge-discharge cycling which may be associated with, for example, cation mixing and particle morphology. Among these, the particle size of NMC-base cathodes plays an important role in degradation mechanism during long-term electrochemical cycling [1,2]. The present study comprehensively highlights the effect of post-grinding methods and re-heating on electrochemical performance of Li-NMC622 cathode materials. For this purpose, NMC622 samples were synthesized using commercial precursors and different grinding methods were employed to break up the agglomerated secondary particles into smaller sizes. Accordingly, the microstructural, morphological, and electrochemical evolution of unground and ground samples were studied. Microscopy observations, along with electrochemical data, suggest that marked performance improvements can be achieved by controlling the particle size of NMC622 through post-grinding and heat treatment. References B. Huang et al., Solid State Ionics, 345, 115200 (2020). A. Liu et al., J. Electrochem. Soc., 168, 050506 (2021).
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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 | 0,001 |
| 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 ».