Chemical Speed Dating: The Impact of 52 Dopants in Na–Mn–O Cathodes
Notice bibliographique
Résumé
Na–Mn–O cathodes are very promising for sodium-ion batteries but suffer major setbacks related to long-term cycling and stability in air. With our high-throughput approach, a systematic investigation of 52 different dopants of Na 0.66 MnO 2 from across the periodic table was performed. The chemical composition of Na 0.66 Mn 0.9 M 0.1 O 2+δ (M = dopant) is utilized to unravel the impact of dopants on the layered structure and investigate how different dopants influence the battery performance and air and moisture stability. A broad range of doping was possible, with 20 different dopants fully integrating into the Na–Mn–O structures, including several previously unstudied dopants (Si, Sc, Ga, Rb, Rh, Cs, Re, and Tl). This yields high-interest novel cathodes, including a Rb-doped sample with a high specific capacity of 200 mA h g –1, as well as Mo- and Nb-doped samples with excellent capacity retentions of 98% and 100%, respectively, after 10 cycles compared to 92% in undoped Na 0.66 MnO 2 . The air and moisture stability of the cathode material is studied systematically, and a number of compositions show ultrahigh stability in air. This systematic approach provides a rapid overview of the benefits of individual dopants and also provides an excellent opportunity to elucidate trends across the periodic table. Significantly, we find that the presence of reversible anionic redox (absent in the undoped samples) correlates remarkably well to the bond valence sum of the dopants, implying that dopants can be used to tune the polarity of M–O bonds and encourage anionic redox behavior. Such “speed dating” reveals fundamental chemical insights and guides further design.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».