High‐Throughput Synthesis of Mn‐Based Disordered Rock‐Salt Li‐Ion Cathodes with Improved Rate Capability via Rapid Joule‐Heating
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Manganese‐based disordered rock‐salt (Mn‐DRX) cathodes provide high energy density and exceptional compositional tunability, which enables the rational design and discovery of advanced DRX chemistries. However, exploration across the vast Mn‐DRX design space remains hindered by the slow and energy‐intensive nature of traditional synthesis methods. Here, the Joule‐heating (JH) method is demonstrated to enable rapid and energy‐efficient synthesis of high‐performance Mn‐DRX cathodes. Through a case study of Li 1.2 Mn 0.4 Ti 0.4 O 2 (LMTO), we show that optimizing DRX materials under rapid synthesis requires controlling both nanoscale short‐range ordering (SRO) and microscale features such as bulk homogeneity and impurity phases, highlighting that microscale features are as critical as SRO. Based on this understanding, we show that a JH‐synthesized LMTO (annealed at 1050 °C just for 10 min) achieves a near‐phase‐pure DRX structure with uniform elemental distribution and reduced SRO compared to furnace‐synthesized LMTO (annealed at 950 °C for 12 h), leading to improved rate capability (161 vs 137 mAh g −1 at 1 A/g). Additionally, using the JH system, various DRX compositions are synthesized with electrochemical performance comparable to that of furnace‐synthesized counterparts, demonstrating its versatility. These findings demonstrate that rapid JH synthesis offers a robust approach to producing high‐performance Mn‐DRX cathodes, paving the way for high‐throughput discovery across the vast DRX design space.
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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 ».