A Scalable Approach to Synthesize Cobalt-Free LNMO Cathode Materials for High Energy Density Lithium Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growing demand for electric vehicles (EVs) has highlighted the need for high-energy-density batteries. The cathode material plays a vital role in achieving this goal[1]. As the limitations of cathode capacity improvement are approached, the pursuit for high-voltage materials becomes a viable option[2]. Lithium nickel manganese oxide LNMO (LiNi0.5Mn1.5O4) stands out due to its remarkable attributes including a substantial reversible capacity, excellent thermal stability, cost-effectiveness, environmental friendliness, and a high energy density[3]. Moreover, its cobalt-free composition aligns with sustainability objectives. Despite extensive research, the large-scale production and deployment of LNMO remain formidable challenges. In this study an industrially applicable co-precipitation method-based scalable synthesis strategy is introduced. The LNMO spheres with controlled various sizes and morphologies were successfully fabricated by adjusting the pH environment during synthesis carefully (Fig. 1A). Scanning electron microscopy (SEM) revealed the presence of uniformly spherical particles with dimensions of appr. 6, 9, and 14 µm and unique morphological characteristics (Fig. 1Ad-f). Synchrotron X-ray diffraction (SXRD) of LNMO samples revealed a deviation from the optimal Ni-to-Mn ratio of 1:3 (Fig. 1B)[4,5]. This variation results from the pH-dependent metal ion precipitation dynamics during synthesis, introducing a fascinating dimension to LNMO material fabrication. As potential cathode materials for lithium-ion batteries, these samples underwent a thorough electrochemical evaluation as part of our research. Among the synthesized LNMO samples, LNMO-9 demonstrated the most promising specific capacity, surpassing approximately 138 mAh/g and working under high voltage of 4.75 V (Fig. 1C). Furthermore, the characterizations of the materials were also thoroughly investigated by a variety of advanced characterization techniques, including Raman spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and transmission electron microscopy (TEM). This research reveals a strategy for synthesizing LNMO materials with certain regulated features and presents a successful strategy for industrial manufacturing as well. Particularly in the context of the EV industry, this research acquires critical significance in answering the growing demand for high-performance, sustainable energy storage systems. Fig. 1 (A) Illustration of the synthesis process of LNMO-x samples with SEM images of (a‒c) NiMn-x precursors and (d‒f) LNMO-x products. (B) SXRD patterns with Rietveld refinements and (C) charge/discharge profile of LNMO-x samples. Reference [1] H.-H. Ryu, G.-C. Kang, R. Ismoyojati, G.-T. Park, F. Maglia, Y.-K. Sun, Intrinsic weaknesses of Co-free Ni–Mn layered cathodes for electric vehicles, Materials Today. (2022) S1369702122000645. https://doi.org/10.1016/j.mattod.2022.03.005. [2] T. Liu, A. Dai, J. Lu, Y. Yuan, Y. Xiao, L. Yu, M. Li, J. Gim, L. Ma, J. Liu, C. Zhan, L. Li, J. Zheng, Y. Ren, T. Wu, R. Shahbazian-Yassar, J. Wen, F. Pan, K. Amine, Correlation between manganese dissolution and dynamic phase stability in spinel-based lithium-ion battery, Nat Commun. 10 (2019) 4721. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12626-3. [3] Y. Xue, L.-L. Zheng, J. Wang, J.-G. Zhou, F.-D. Yu, G.-J. Zhou, Z.-B. Wang, Improving Electrochemical Performance of High-Voltage Spinel LiNi 0.5 Mn 1.5 O 4 Cathode by Cobalt Surface Modification, ACS Appl. Energy Mater. 2 (2019) 2982–2989. https://doi.org/10.1021/acsaem.9b00564. [4] A. Gomez, G. Dina, S. Kycia, The high-energy x-ray diffraction and scattering beamline at the Canadian Light Source, Review of Scientific Instruments. 89 (2018) 063301. https://doi.org/10.1063/1.5017613. [5] H.M. Rietveld, A profile refinement method for nuclear and magnetic structures, J Appl Crystallogr. 2 (1969) 65–71. https://doi.org/10.1107/S0021889869006558. 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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».