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Enregistrement W4416933991 · doi:10.1021/acsaem.5c02963

Enhanced Charge-Transfer Kinetics Enabled by ZrO <sub>2</sub> –Based Dielectric Layers in Lithium-Ion Batteries

2025· article· en· W4416933991 sur OpenAlexfundno aff
Takashi Teranishi, Yusuke Higaki, Tomonori Imamura, Motoki Horibe, Shinya Kondo, Chinatsu Sasaoka, Hikaru Hirabaru, Shingo Katayama, Masanobu Nakayama, Akira Kishimoto

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyJapan Science and Technology AgencyJapan Society for the Promotion of ScienceMurata Science FoundationIwatani Naoji FoundationDavid Suzuki Foundation
Mots-clésDielectric spectroscopyDielectricAdsorptionIonDensity functional theoryElectrochemistryElectrodeKineticsElectrical impedance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The development of high-rate capability lithium-ion batteries (LIBs) requires suppression of charge-transfer resistance ( R CT ) at electrode–electrolyte interfaces. Here, zirconia-based dielectric oxides (MZ; M = Y, Gd, Sm, Er, etc.) were introduced onto LiCoO 2 (LCO) surfaces as electronically and ionically insulating modifiers to accelerate interfacial ion transport. Electrochemical impedance spectroscopy showed that Y 2 O 3 modified ZrO 2 (YZ) decoration reduced R CT from 75.8 Ω in reference LCO to 38.3 Ω, accompanied by a 2.3-fold improvement in capacity retention at 20C. Density functional theory molecular dynamics (DFT–MD) simulations showed that solvated Li ions coordinate with surface oxygen atoms in discharging, and that adsorption energies are governed by local charge distributions determined by stabilizing cations. Optimal adsorption activity, and thus the lowest R CT, occurred when the surface charge corrugation was balanced. These findings provide design principles for dielectric interface engineering to enhance rate capability of 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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