Lithium‐Ion Conductive Coatings for Nickel‐Rich Cathodes for Lithium‐Ion Batteries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle