Enhancing stability and rate performance of Li <sub>2</sub>DHBQ cathodes in lithium-ion batteries via FEC-derived cathode–electrolyte interphase
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».