Scalable Precise Nanofilm Coating and Gradient Al Doping Enable Stable Battery Cycling of LiCoO<sub>2</sub> at 4.7 V
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The quest for smart electronics with higher energy densities has intensified the development of high‐voltage LiCoO 2 (LCO). Despite their potential, LCO materials operating at 4.7 V faces critical challenges, including interface degradation and structural collapse. Herein, we propose a collective surface architecture through precise nanofilm coating and doping that combines an ultra‐thin LiAlO 2 coating layer and gradient doping of Al. This architecture not only mitigates side reactions, but also improves the Li + migration kinetics on the LCO surface. Meanwhile, gradient doping of Al inhibited the severe lattice distortion caused by the irreversible phase transition of O3−H1−3−O1, thereby enhanced the electrochemical stability of LCO during 4.7 V cycling. DFT calculations further revealed that our approach significantly boosts the electronic conductivity. As a result, the modified LCO exhibited an outstanding reversible capacity of 230 mAh g −1 at 4.7 V, which is approximately 28 % higher than the conventional capacity at 4.5 V. To demonstrate their practical application, our cathode structure shows improved stability in full pouch cell configuration under high operating voltage. LCO exhibited an excellent cycling stability, retaining 82.33 % after 1000 cycles at 4.5 V. This multifunctional surface modification strategy offers a viable pathway for the practical application of LCO materials, setting a new standard for the development of high‐energy‐density and long‐lasting electrode materials.
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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 ».