Experimental and Computational Study of Mg and Ta‐Doped Li<sub>7</sub>La<sub>3</sub>Zr<sub>2</sub>O<sub>12</sub> Garnet‐Type Solid Electrolytes for All‐Solid‐State Lithium Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Garnet‐type Li7La3Zr2O12 electrolytes have garnered significant attention as promising solid‐state electrolyte candidates in all‐solid‐state lithium batteries (ASSLBs). However, its susceptibility to forming Li2CO3 upon atmospheric exposure leads to performance degradation, limiting its application. This study introduces a co‐doping strategy of Mg and Ta to enhance the properties of garnet electrolytes. Pure cubic Mg and Ta‐doped LLZO electrolytes are successfully synthesized using the solid‐state reaction method. Experimental results, coupled with density functional theory (DFT) calculation, reveal that Mg2+ doping occurs primarily at the La site (24c). This substitution, given the substantial disparity in ionic radii between Mg2+ and La3+, effectively narrows the transport bottleneck for Li‐ions, resulting in a decreased ionic conductivity and an increased activation energy. Li6.6La2.8Mg0.2Zr1.4Ta0.6O12 exhibits a relative density of ≈92.6%, demonstrating outstanding performance with a room temperature ionic conductivity of 4.31 × 10−4 S cm−1 and low electronic conductivity of 2.48 × 10−8 S cm−1. Notably, after 4 months of atmospheric exposure, its ionic conductivity decreased to ≈78% of the initial value, attributable to Li2CO3 formation. Furthermore, the material demonstrated exceptional long‐term cycle stability over 1000 h at a current density of 0.1 mA cm−2 at 25 °C, indicating effective suppression of Li dendrite formation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».