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Enregistrement W4412145703 · doi:10.26599/nr.2025.94907761

Enhancing stability and rate performance of Li <sub>2</sub>DHBQ cathodes in lithium-ion batteries via FEC-derived cathode–electrolyte interphase

2025· article· en· W4412145703 sur OpenAlexfundno aff
Yonglin Wang, Zhe Huang, Yuning Li

Notice bibliographique

RevueNano Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésCathodeInterphaseElectrolyteLithium (medication)Materials scienceIonLithium metalChemical engineeringInorganic chemistryChemistryElectrodePhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic cathode materials present a promising alternative for the inorganic counterparts in conventional lithium-ion batteries (LIBs) due to lower cost, reduced environmental impact, renewability, and enhanced energy density. However, their practical application is hindered by dissolution in electrolytes, structural degradation, and sluggish lithium-ion transport. In this study, we introduce fluoroethylene carbonate (FEC) as an electrolyte additive to engineer a protective cathode-electrolyte interphase (CEI) layer, effectively mitigating cathode pulverization and enhancing battery stability of the organic cathode material, dilithium salt of 2,5-dihydroxy-1,4-benzoquinone (Li₂DHBQ). Electrochemical, morphological, and compositional analyses, including CV, EIS, SEM, TEM, and XPS, confirm that an optimal 1% FEC concentration forms a uniform CEI layer, significantly improving structural integrity and reducing interfacial resistance. Consequently, the battery with 1% FEC retains 185 mAh g⁻¹ after 200 cycles at 500 mA g⁻¹, with a capacity decay rate of just 0.049% per cycle, compared to 81 mAh g⁻¹ and 0.302% per cycle for the FEC-free battery. Additionally, the 1% FEC battery exhibits a capacitive charge storage contribution of up to 93.7%, resulting in excellent rate performance. These findings underscore the crucial role of CEI engineering in stabilizing organic cathodes, offering a practical approach to achieving high-rate and long-cycle LIBs.

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 savante0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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