Morphology-Tuned Porous Lithium-Rich Cathode Materials Synthesized via a Solvothermal Approach for Li-Ion Battery Application
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».