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Enregistrement W4391639907 · doi:10.1149/ma2023-022184mtgabs

Quantitative Determination of the Compositional Inhomogeneity in NMC Cathode Materials by Williamson-Hall Analysis

2023· article· en· W4391639907 sur OpenAlexaff
Mohammad H. Tahmasebi, M. N. Obrovac

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHall effectCathodeMaterials sciencePhysicsAnalytical Chemistry (journal)ChemistryChromatographyPhysical chemistryMagnetic fieldQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decades, the co-precipitation synthesis technique has been used, particularly for making LiNixMnyCozO2 (NMC) cathode materials for lithium-ion batteries (LIBs), due to better control of particle morphology and higher compositional homogeneity in the final NMC product compared to other methods. However, the co-precipitation method introduces complexity and consumes large amounts of energy and water, which can increase cost. This has led researchers to investigate solid-state NMC synthesis techniques in order to improve sustainability and reduce LIB cost [1-3]. Obtaining homogeneous mixing of transition metals at the atomic scale by solid-state methods remains a challenge. Since compositional homogeneity has a vital effect on the electrochemical performance of the NMCs, it is essential to quantitatively estimate the degree of inhomogeneity in cathode materials for the development of new synthesis methods. In the present study, a quantitative X-ray diffraction (XRD) analysis technique using the Williamson-Hall (WH) method is used to determine the degree of inhomogeneity in NMC precursors and NMC cathode materials. In this regard, single-phase rock salt (RS) precursors with varying degrees of transition metal homogeneity were prepared by combining NiO, MnO and CoO by grinding for different times, followed by heating under an Ar flow. Then, NMC cathode materials were made by heating the RS-precursors with lithium carbonate in air. EDS elemental maps showed that transition metal inhomogeneity existed in the RS-precursors and final NMCs and that this inhomogeneity is primarily associated with the Mn distribution (Figure 1(a)). Furthermore, the compositional inhomogeneity became reduced with increasing precursor grinding time. Using a WH analysis method, composition variation in the NMC precursor and in the final NMC product could be quantitatively determined from conventional XRD powder patterns. Utilizing this analysis, it was found that inhomogeneity in the precursor is translated into the final NMC, so that a similar trend in the degree of inhomogeneity was observed for both synthesized precursors and their NMC products (Figure 1(b) and (c)). Additionally, NMCs with high compositional homogeneity showed much better electrochemical performance compared to the samples with higher degree of inhomogeneity. We believe the proposed method is highly useful in the development of new cathode precursors and in predicting the performance of the NMC cathode materials by quantitatively determining their degree of compositional inhomogeneity. References 1. M. N. Obrovac, L. Zheng, and M. D. L. Garayt, Engineered Particle Synthesis by Dry Particle Microgranulation, Cell Reports Physical Science, 1, 100063 (2020). 2. L. Zheng, J. C. Bennett, and M. N. Obrovac, All-Dry Synthesis of Single Crystal NMC Cathode Materials for Li-Ion Batteries, J. Electrochem. Soc., 167, 130536 (2020). 3. M. H. Tahmasebi, L. Zheng, T. D. Hatchard, M. N. Obrovac, Li[Ni0.6Mn0.2Co0.2]O2 Made From Crystalline Rock Salt Oxide Precursors, J. Electrochem. Soc., 170, 030531 (2023). Figure 1

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,259 · 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'admission1
Résumé présentoui

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