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Enregistrement W4407080934 · doi:10.1002/adfm.202423717

Design High‐Entropy Core‐Shell Nickel‐Rich Cobalt‐Free Cathode Material Toward High Performance Lithium Batteries

2025· article· en· W4407080934 sur OpenAlexaff
Boyang Zhao, Xia Sun, Hongwei Bi, Tingzhou Yang, Haipeng Li, Dan Luo, Yongguang Zhang, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSuzhou Institute of Nanotechnology, Chinese Academy of SciencesNatural Science Foundation of Hebei ProvinceChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceCathodeDissolutionElectrochemistryCobaltEnergy storageTransition metalChemical engineeringNickelHigh entropy alloysNanotechnologyCapacity lossElectrodeMetallurgyMicrostructureThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The structural instability of lithium‐based transition metal layered oxides during electrochemical cycling‐exacerbated by phenomena such as metal dissolution and phase transitions‐induces rapid capacity degradation, thus constraining their applicability in high‐energy‐density lithium batteries. While coating these materials can bolster stability, the employment of electrochemically inactive coatings may inadvertently undermine energy storage performance, presenting a significant trade‐off. In response to this challenge, an innovative core‐shell cathode architecture is presented, wherein high entropy doped LiNi 1/6 Mn 1/6 Al 1/6 Ti 1/6 Mo 1/6 Ta 1/6 O 2 serves as the shell and nickel‐rich cobalt‐free LiNi 0.89 Mn 0.11 O 2 constitutes the core, synthesized through a simple two‐step co‐precipitation methodology (designated as LHECNM). This high‐entropy shell preserves the core's electrochemical performance while effectively mitigating phase transformations and transition metal ion dissolution, thereby enhancing structural robustness. Moreover, the core‐shell configuration significantly diminishes the energy barrier for Li + diffusion, facilitating superior ion transport dynamics. Consequently, LHECNM demonstrates remarkable electrochemical performance, achieving a discharge capacity of 201.57 mAh g −1 , a commendable rate capability up to 5C, and an impressive 92% capacity retention over prolonged cycling. This investigation elucidates a promising paradigm for the design of high‐entropy cathode materials, offering profound insights for the advancement of future energy storage technologies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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