<sup>25</sup>mg NMR Studies of Mg-Ion Battery Materials
Notice bibliographique
Résumé
Multivalent-ion chemistries such as Mg-ion are emerging as alternative battery systems to Li-ion. Current Mg-ion chemistries are limited to relatively low voltages and relatively low reversible specific capacities (1-2). Recent research on potential high voltage Mg-ion cathode materials and alternative anode materials such as transition metal oxides and metal alloys have highlighted the urgent need to understand structure activity relationships and insertion/intercalation phenomenon for development of such systems (3). Solid state NMR is a powerful tool to investigate local structure and insertion/intercalation phenomena, particularly for batteries as shown for Li-ion chemistries with 6Li and 7Li NMR (4, 5). However, the low natural abundance (10%) of the NMR active Mg isotope (25Mg), highly quadrupolar nuclear spin of 25Mg (spin 5/2) and very low gyromagnetic ratio (i.e 30.6 MHz Larmor frequency relative to 1H = 500 MHz) limits the effective use of 25Mg NMR for solid Mg-ion battery materials (6). In this work, despite the challenges of 25Mg NMR, our recent efforts to characterize Mg environments in cathode materials such as MgMn2O4 spinels, MgV2O5, in anode materials such as h-TiO2 and Mg-Sn alloys will be presented. Chemical magnesiation using dibutylmagnesium and preliminary electrochemical (de)mangesiation and the structral changes induced will be discussed. The results will summarize the effectiveness of the method in distinguishing side reactions or undesirable conversion reactions, including amorphous phases, from intercalation phenomenon. References: 1. D. Aurbach, Z. Lu, A. Schechter, Y. Gofer, H. Gizbar, R. Turgeman, Y. Cohen, M. Moshkovich, and E. Levi, Nature, 407 (6805), 724-727 (2000). 2. H. D. Yoo, I. Shterenberg, Y. Gofer, G. Gershinsky, N. Pour, and D. Aurbach, Energ Environ Sci, 6 (8), 2265-2279 (2013). 3. Magnesium Batteries 1 and 2, 224th Electrochemical Society Meeting, San Francisco CA, 2013 4. C. P. Grey and N. Dupre, Chem. Rev. (Washington, DC, U. S.), 104, 4493 (2004). 5. B. Key, R. Bhattacharyya, M. Morcrette, V. Seznec, J. M. Tarascon and C. P. Grey, Journal of the American Chemical Society, 131, 9239 (2009). 6. R. Dupree and M. E. Smith, Journal of the Chemical Society-Chemical Communications, 1483 (1988).
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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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».