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Enregistrement W4315464844 · doi:10.1002/cssc.202202252

Interphase Engineering for Stabilizing Ni‐Rich Cathode in Lithium‐Ion Batteries by a Nucleophilic Reaction‐Based Additive

2023· article· en· W4315464844 sur OpenAlexaff
Wei‐Chen Zheng, Zheng Huang, Chenguang Shi, Ya‐Ping Deng, Zihao Wen, Zhen Li, Hui Chen, Zhongwei Chen, Ling Huang, Shi‐Gang Sun

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésInterphaseCathodeElectrolyteChemical engineeringNucleophileLithium (medication)Materials scienceEthylene carbonateChemistryElectrodeCatalysisOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ni‐rich cathode materials are considered promising candidates for next‐generation lithium‐ion batteries because of their high energy density and low cost. However, interphase failure at the surface of Ni‐rich cathodes negatively impacts cycling performance, making it challenging to meet the requirements of long‐term applications. In this study, a strategy is developed to improve interphase properties through introduction of a nucleophilic reaction‐based additive, using an appropriate amount of the inducer lithium isopropoxide (LIP) in the commercial electrolyte to achieve long‐term cycling stability of Li||LiNi 0.83 Co 0.11 Mn 0.06 O 2 (NCM83) cells. This strategy enables Li||NCM83 cells to maintain a capacity of 148.7 mAh g −1 with a retention of 83.3 % even after 500 cycles. This outstanding cycling stability is attributed to a robust cathode‐electrolyte interphase (CEI) constructed on NCM83 surface LIP‐induce ring‐opening polymerization of ethylene carbonate (EC). As a result, the organic‐inorganic components of the CEI effectively constrain gas evolution and the corresponding phase transformation behavior. Furthermore, the CEI also suppresses microcrack formation and eventually sustains the Ni valence and coordination environment at high voltage.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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