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Enregistrement W4306950412 · doi:10.1002/anie.202212471

Fluorinated Rocksalt Cathode with Ultra‐high Active Li Content for Lithium‐ion Batteries

2022· article· en· W4306950412 sur OpenAlexafffund
Yi Pei, Qing Chen, Yang Ha, Dong Su, Hua Zhou, Shuang Li, Zhenpeng Yao, Lu Ma, Kevin J. Sanders, Chuanchao Sheng, Gillian R. Goward, Lin Gu, Aiping Yu, Wanli Yang, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryWaterloo Institute for Nanotechnology, University of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of WaterlooU.S. Department of Energy
Mots-clésCathodeElectrochemistryLithium (medication)RedoxIonOxygenChemistryEnergy storageChemical engineeringMaterials scienceInorganic chemistryElectrodePhysical chemistryThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The key to increasing the energy density of lithium‐ion batteries is to incorporate high contents of extractable Li into the cathode. Unfortunately, this triggers formidable challenges including structural instability and irreversible chemistry under operation. Here, we report a new kind of ultra‐high Li compound: Li 4+ x MoO 5 F x (1≤ x ≤3) for cathode with an unprecedented level of electrochemically active Li (>3 Li + per formula), delivering a reversible capacity up to 438 mAh g −1 . Unlike other reported Li‐rich cathodes, Li 4+ x MoO 5 F x presents distinguished structure stability to immunize against irreversible behaviors. Through spectroscopic and electrochemical techniques, we find an anionic redox‐dominated charge compensation with negligible oxygen release and voltage decay. Our theoretical analysis reveals a “reductive effect” of high‐level fluorination stabilizes the anionic redox by reducing the oxygen ions in pure‐Li conditions, enabling a facile, reversible, and high Li‐portion cycling.

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 seuil0,004

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations23
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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