Nanocomposite Engineering of a High‐Capacity Partially Ordered Cathode for Li‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the local cation order in the crystal structure and its correlation with electrochemical performances has advanced the development of high‐energy Mn‐rich cathode materials for Li‐ion batteries, notably Li‐ and Mn‐rich layered cathodes (LMR, e.g., Li1.2Ni0.13Mn0.54Co0.13O2) that are considered as nanocomposite layered materials with C2/m Li2MnO3‐type medium‐range order (MRO). Moreover, the Li‐transport rate in high‐capacity Mn‐based disordered rock‐salt (DRX) cathodes (e.g., Li1.2Mn0.4Ti0.4O2) is found to be influenced by the short‐range order of cations, underlining the importance of engineering the local cation order in designing high‐energy materials. Herein, the nanocomposite is revealed, with a heterogeneous nature (like MRO found in LMR) of ultrahigh‐capacity partially ordered cathodes (e.g., Li1.68Mn1.6O3.7F0.3) made of distinct domains of spinel‐, DRX‐ and layered‐like phases, contrary to conventional single‐phase DRX cathodes. This multi‐scale understanding of ordering informs engineering the nanocomposite material via Ti doping, altering the intra‐particle characteristics to increase the content of the rock‐salt phase and heterogeneity within a particle. This strategy markedly improves the reversibility of both Mn‐ and O‐redox processes to enhance the cycling stability of the partially ordered DRX cathodes (nearly ≈30% improvement of capacity retention). This work sheds light on the importance of nanocomposite engineering to develop ultrahigh‐performance, low‐cost Li‐ion cathode materials.
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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 ».