Comprehensive Dopant Screening in Li<sub>7</sub>La<sub>3</sub>Zr<sub>2</sub>O<sub>12</sub> Garnet Solid Electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Promising Li7La3Zr2O12 (LLZO) garnet electrolytes for solid Li batteries are highly sensitive to doping to modify performance. Herein, LLZO samples with 59 different elemental dopants are synthesized with substitutions on each of the 3 sites (177 total materials). Many potential dopants successfully integrate into the LLZO garnet crystal structure (either cubic or tetragonal), while doping on the optimum site predicted from either previous DFT calculations or the far cheaper bond valence calculations promotes the cubic phase. Room temperature ionic conductivities of up to 1.2 × 10−3 S cm−1 are achieved demonstrating the quality of materials made in high‐throughput here, and 36 different dopants yield a >10x improvement in conductivity over undoped LLZO. This opens up dramatically the playground for new garnet materials. Other important metrics for electrolytes are also screened systematically. Electronic conductivity is generally suppressed with doping, though certain dopants need to be avoided as they enhance the risk of dendrite formation. The electrochemical stability window of the doped LLZO samples is also screened carefully and shows tunability with certain dopants improving the high voltage stability while others help at low voltage. The results will therefore serve to guide rational codoping studies to combine the benefits of various dopants.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».