Elucidating the Role of Excess Li in the Electrochemical Performance of Li<sub>1+x</sub>[Ni<sub>0.5</sub>Mn<sub>0.5</sub>]<sub>1−x</sub>O<sub>2</sub> Layered Oxides
Notice bibliographique
Résumé
Layered cathode materials comprising of Ni and Mn can possess comparable theoretical capacities to Ni-rich cathode materials. However, to draw upon this capacity, they need to overcome rate capability issues and operate to higher voltages. Incorporating excess Li during synthesis can allow much of this capacity to be accessed. This work compares the effects of excess Li on electrochemical properties of Li1+x[Ni0.5Mn0.5]1-xO2 layered oxides in the conventional voltage window as well as with higher upper cut-off voltages. Materials with different amounts of excess Li were systematically compared based on specific capacity, first-cycle irreversible loss, cycling stability, and rate capability in the voltage ranges of 3.0 V–4.3 V, 3.0 V–4.5 V, and 3.0 V–4.8 V. In all samples, excess Li improves the rate capability and cycling stability in all these voltage ranges while significant gains in specific capacity can only be attained when operating these materials at higher voltage cut-offs. The improved rate capability performance in presence of excess Li can be attributed to enhanced electronic conductivity and Li+ ion diffusion arising from reduced amounts of Ni in the Li layer.
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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 ».