Lithium‐Ion Conductive Coatings for Nickel‐Rich Cathodes for Lithium‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Nickel (Ni)-rich cathodes are among the most promising cathode materials of lithium batteries, ascribed to their high-power density, cost-effectiveness, and eco-friendliness, having extensive applications from portable electronics to electric vehicles and national grids. They can boost the wide implementation of renewable energies and thereby contribute to carbon neutrality and achieving sustainable prosperity in the modern society. Nevertheless, these cathodes suffer from significant technical challenges, leading to poor cycling performance and safety risks. The underlying mechanisms are residual lithium compounds, uncontrolled lithium/nickel cation mixing, severe interface reactions, irreversible phase transition, anisotropic internal stress, and microcracking. Notably, they have become more serious with increasing Ni content and have been impeding the widespread commercial applications of Ni-rich cathodes. Various strategies have been developed to tackle these issues, such as elemental doping, adding electrolyte additives, and surface coating. Surface coating has been a facile and effective route and has been investigated widely among them. Of numerous surface coating materials, have recently emerged as highly attractive options due to their high lithium-ion conductivity. In this review, a thorough and comprehensive review of lithium-ion conductive coatings (LCCs) are made, aimed at probing their underlying mechanisms for improved cell performance and stimulating new research efforts.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».