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Enregistrement W4320725381 · doi:10.1021/acsaem.2c03971

Morphology-Tuned Porous Lithium-Rich Cathode Materials Synthesized via a Solvothermal Approach for Li-Ion Battery Application

2023· article· en· W4320725381 sur OpenAlexaff
Yijia Shao, Chaozhong Li, Luoqian Li, Jian Liu, Shijun Liao

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilGuangdong Science and Technology DepartmentMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCathodeMaterials scienceLithium (medication)Battery (electricity)SpinelChemical engineeringIonLithium vanadium phosphate batteryLithium-ion batteryPorosityDiffusionEnergy storageCapacity lossElectrodeElectrochemistryChemistryComposite materialMetallurgyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-rich manganese-based layered oxides (LMR) are considered one of the most promising cathode materials for the next generation of high-energy lithium-ion batteries for transportation and energy storage applications. However, the irreversible phase transition from a layered to a spinel structure coupled with the anion redox reaction leads to severe capacity degradation and voltage attenuation, hindering practical applications of LMR materials. In this work, we developed a superior LMR cathode material through a structure engineering strategy via a multisolvent solvothermal method. The resultant LMR cathode, with uniform particle size and porous structure, achieved a specific energy density of ∼933.00 Wh kg –1 (∼267.48 mAh g –1 ) at 0.2C and a capacity retention of ∼80% after 300 cycles in a voltage range of 2.0–4.8 V at 1C. We further revealed that the excellent performance of our LMR cathode is due to the abundant diffusion pathways, faster lithium-ion diffusion kinetics, and stable crystalline structure. Thus, this study is encouraging and provides an avenue for developing high-energy lithium-ion batteries.

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)0,001
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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