Visualization of Thermal‐Induced Degradation Pathways of High‐Ni Cathode: a Comparative Study in Solid Chloride and Liquid Electrolytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nickel‐rich‐layered oxide cathodes are promising candidates for enhancing the energy density of lithium‐ion batteries. Higher energy density leads to severe oxygen release, poor thermal stability, and safety risks, as exothermic side reactions induce complex structural and chemical transformations at elevated temperatures. Herein, in‐situ heating scanning transmission X‐ray microscopy (STXM)‐ptychography to directly investigate the thermal degradation pathways of charged LiNi 0.8 Co 0.1 Mn 0.1 O 2 in both solid chloride and liquid electrolytes is employed. A key finding is the opposite spatial degradation behavior: in solid electrolytes, oxygen loss and Ni reduction occur from the core to surface, while in liquid electrolytes, the degradation proceeds from surface to core. These observations are closely linked to the local structural disorder around Ni atoms, as oxygen loss directly weakens the Ni─O bonding environment, promoting the reduction of Ni and accelerating lattice instability at high temperatures. Additionally, the extent of degradation is found to correlate with particle size, with solid electrolytes effectively stabilizing smaller particles. These results reveal strong spatial heterogeneity in thermal degradation and highlight the critical role of electrolyte chemistry in dictating thermal stability. Our study provides new insights into the structural and chemical evolution of Ni‐rich cathodes under thermal stress, offering valuable guidance for the design of safer, high‐performance lithium‐ion 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) | 0,001 | 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 ».