Regulation of Interface Ion Transport by Electron Ionic Conductor Construction toward High‐Voltage and High‐Rate LiNi<sub>0.5</sub>Co<sub>0.2</sub>Mn<sub>0.3</sub>O<sub>2</sub> Cathodes in Lithium Ion Battery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simultaneously achieving high‐energy‐density and high‐power‐density is a crucial yet challenging objective in the pursuit of commercialized power batteries. In this study, atomic layer deposition (ALD) is employed combined with a coordinated thermal treatment strategy to construct a densely packed, electron‐ion dual conductor (EIC) protective coating on the surface of commercial LiNi0.5Co0.2Mn0.3O2 (NCM523) cathode material, further enhanced by gradient Al doping (Al@EIC‐NCM523). The ultra‐thin EIC effectively suppresses side reactions, thereby enhancing the stability of the cathode‐electrolyte interphase (CEI) at high‐voltages. The EIC's dual conduction capability provides a potent driving force for Li+ transport at the interface, promoting the formation of rapid ion deintercalation pathways within the Al@EIC‐NCM523 bulk phase. Moreover, the strategic gradient doping of Al serves to anchor the atomic spacing of Ni and O within the structure of Al@EIC‐NCM523, curbing irreversible phase transitions at high‐voltages and preserving the integrity of its layered structure. Remarkably, Al@EIC‐NCM523 displays an unprecedented rate capability (114.7 mAh g−1 at 20 C), and a sustained cycling performance (capacity retention of 74.72% after 800 cycles at 10 C) at 4.6 V. These findings demonstrate that the proposed EIC and doping strategy holds a significant promise for developing high‐energy‐density and high‐power‐density lithium‐ion batteries (LIBs).
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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) | 0,000 | 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 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 ».