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