Characterization of Engineered Complex Cathode Materials for Li-ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion batteries have become a vital part of our modern life and play an essential role in electric vehicle development. One of the most feasible strategies to enhance the energy density of Li-ion batteries is to use layered, Ni-rich cathode materials. However, higher nickel content causes several problems and therefore, several methods, including doping and coating, have been utilized to stabilize their structure and boost their performance. This thesis aims to understand the microstructure of such engineered complex cathodes and provide valuable contributions by comprehensively understanding and establishing a link between the composition, structure, performance, and properties of these complex materials. In this regard, the most advanced electron- and photon-based techniques have been used to uncover the fundamental underlying reasons for the enhanced performance or degradation in these complex cathode structures. This study shows that introducing W cation inside the LiNiO2 results in new W-variants with a heterogeneous concentration on the top surface and through grain boundaries of the host secondary particles. These W-rich regions play a reinforcing role in grain boundaries and protect the outer surface of LiNiO2 particles. However, synthesis defects, such as porosities, could reduce these benefits by increasing the electrolyte infiltration inside the cathode particles. It is also demonstrated that the degradation process can be studied through the changes in electron energy loss near-edge structure spectra. The investigation of a coating approach on LiNi0.8Co0.15Al0.05O2 materials through the mechanofusion process illustrates more microscopic-scale details regarding the thickness unevenness of the coating and some degree of physical intermixing between the core (LiNi0.8Co0.15Al0.05O2) and coating (LiFePO4 and alumina) precursors. In addition to good physical contact between the core and coating materials, further analysis at higher resolution reveals some nanoscale grains and defective areas near the top surface of the secondary particles following the mechanofusion coating process.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».