Microstructure evolution and self‐discharge degradation mechanism in Li/MnO <sub>2</sub> primary batteries
Notice bibliographique
Résumé
Li/MnO 2 primary batteries are widely used in industry for their high specific capacity and safety. However, a deep comprehension of the Li + insertion mechanism and the high self‐discharge rate of the batteries is still needed. Here, the storage mechanism of Li + in the tunnel structure of MnO 2 as well as the dissolution and migration of Mn‐ions were investigated based on multi‐scale approaches. The Li/Mn ratio (at%) is determined at about 0.82 when the discharge voltage decreases to 2 V. The limited Li‐ions transport rate in the bulk MnO 2 restrains the reduction reaction, resulting in a low practical specific capacity. Moreover, utilizing spherical aberration‐corrected transmission electron microscopy (TEM) coupled with electron energy loss spectroscopy (EELS), the presence of a mixed valence state layer of Mn 2+ /Mn 3+ /Mn 4+ on the surface of the original 20 nm MnO 2 particles was identified, which could contribute to the initial dissolution of Mn‐ions. The battery separator exhibited channels for Mn‐ions migration and diffusion and aggregated Mn particles. We put forward the discharge and degradation route in the ways of Mn‐ions trajectories, and our findings provide a deep understanding of the high self‐discharge rates and the capacity decay of Li‐Mn primary batteries.
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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 ».