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Enregistrement W4383198450 · doi:10.1063/5.0150919

<i>In situ</i> cathode-electrolyte interphase enables high cycling stability of Co-free Li-rich layered cathodes

2023· article· en· W4383198450 sur OpenAlexafffund
Parisa Vahdatkhah, S.K. Sadrnezhaad, Oleksandr Voznyy

Notice bibliographique

RevueAPL Energy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIran National Science FoundationH2020 European Research CouncilGovernment of OntarioUniversity of TorontoCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésCathodeElectrolyteMaterials scienceSpinelChemical engineeringCoatingBattery (electricity)InterphaseElectrodeNanotechnologyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the extensive research in Li-rich layered oxides (LLOs), which are promising candidates for high-energy density cathodes, their cycle life still cannot meet the real-world application requirements. The poor cycle performance arises from the electrolyte decomposition at high voltage, resulting in damage and subsequent surface-initiated conversion of the cathode from layered to spinel phase. This problem is even more challenging for Co-free LLO cathodes. Here, we report a one-pot synthesis of in situ carbonate-coated nanostructured Co-free LLO (Li2CO3@LLO) through a polyol-assisted method. This inorganic coating suppresses oxygen release, provides good Li–ion transport, and protects the cathode from adverse reactions with the electrolyte. The obtained material exhibits excellent long-term stability, with 76% capacity retention after 1000 cycles at a 0.2 C rate without any Co addition, demonstrating a path forward for using LLOs as a next-generation Li–ion battery cathode.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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