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Enregistrement W4411164419 · doi:10.1021/jacs.4c14571

Pinpointing Chemomechanical Origins of Na Cathode Degradation

2025· article· en· W4411164419 sur OpenAlexaff
Tianxiao Sun, Bin Wu, Ji‐Lei Shi, Xing Zhang, Xiaofeng Shi, Guannan Qian, Jian Wang, P. Pianetta, Jigang Zhou, Yijin Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)
Organismes subventionnairesNational Research Foundation SingaporeDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsKey Laboratory of Functional Inorganic Materials Chemistry Ministry of EducationNational Natural Science Foundation of ChinaAgency for Science, Technology and Research
Mots-clésChemistryDegradation (telecommunications)CathodeChemical physicsBiophysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance and longevity of sodium-ion batteries are heavily influenced by cathode degradation, particularly under high-voltage cycling. Despite ongoing research, the interplay between chemical and mechanical processes remains unclear. Here, we investigated the degradation mechanisms of an O3-NaLi 1/9 Ni 2/9 Fe 2/9 Mn 4/9 O 2 (NLNFM) cathode material using synchrotron-based nanoresolution chemical imaging. Oxygen loss at high voltages was identified as the primary trigger, causing unwanted phase transformations, disrupting sodium intercalation, and leading to capacity fade. Fluorine incorporation during cycling also induced stress and particle cracking, accelerating degradation. By analyzing particles of different sizes, we revealed distinct degradation pathways: small particles experience severe side reactions during early cycling due to their high specific surface area, while large particles develop progressive structural damage during extended cycling from intraparticle heterogeneity and stress. These findings highlight the particle-size-dependent nature of cathode degradation and inform strategies such as particle size optimization, doping, micromorphology design, and stress-tolerant structures to mitigate capacity fade in sodium-ion batteries.

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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