Unraveling Sodium-Ion Dynamics in Honeycomb-Layered Na<sub>2</sub>Mg<sub><i>x</i></sub>Zn<sub>2–<i>x</i></sub>TeO<sub>6</sub> Solid Electrolytes with Solid-State NMR
Notice bibliographique
Résumé
All-solid-state sodium-ion batteries (SIBs) have the potential to offer large-scale, safe, cost-effective, and sustainable energy storage solutions by supplementing the industry-leading lithium-ion batteries. However, for the enhanced bulk properties of SIB components (e.g., solid electrolytes), a comprehensive understanding of their atomic-scale structure and the dynamic behavior of sodium (Na) ions is essential. Here, we utilize a robust multinuclear ( 23 Na, 125 Te, 25 Mg, and 67 Zn) magnetic resonance approach to explore a novel Mg/Zn homogeneously mixed-cation honeycomb-layered oxide Na 2 Mg x Zn 2– x TeO 6 solid solution series. These new intermediate compounds exhibit tailorable bulk Na-ion conductivity (σ) with the highest σ = 0.14 × 10 –4 S cm –1 for Na 2 MgZnTeO 6 at room temperature suitable for SIB solid electrolyte applications as observed by powder electrochemical impedance spectroscopy (EIS). A combination of powder X-ray diffraction (XRD), energy-dispersive X-ray (EDX) spectroscopy, and field emission scanning electron microscopy (FESEM) reveals highly crystalline phase-pure compounds in the P 6 3 22 space group. We show that the Mg/Zn disorder is random within the honeycomb layers using 125 Te nuclear magnetic resonance (NMR) and resolve multiple Na sites using two-dimensional (triple-quantum magic-angle spinning (3QMAS)) 23 Na NMR. The medium-range disorder in the honeycomb layer is revealed through the combination of 25 Mg and 67 Zn NMR, complemented by electronic structure calculations using density functional theory (DFT). Furthermore, we expose very fast local Na-ion hopping processes (hopping rate, 1/τ NMR = 0.83 × 10 9 Hz) by using a laser to achieve variable high-temperature (∼860 K) 23 Na NMR, which are sensitive to different Mg/Zn ratios. The Na 2 MgZnTeO 6 with maximum Mg/Zn disorder displays the highest short-range Na-ion dynamics among all of the solid solution members.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».