Organic Template-Assisted Synthesis & Characterization of Active Materials for Li-ion Batteries
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The Lithium-ion (Li-ion) battery is one of the major topics currently studied as a potential way to help in reducing greenhouse gas emissions. Major car manufacturers are interested in adapting the Li-ion battery in the power trains of Plug-in Hybrid Electric Vehicles (PHEV) to improve fuel efficiency. Materials currently used for Li-ion batteries are LiCoO2 (LCO) and graphiteâthe first materials successfully integrated by Sony into Li-ion batteries. However, due to the high cost and polluting effect of cobalt (Co), and the low volumetric capacity of graphite, new materials are being sought out. LiFePO4 (LFP) and SnO2 are both good alternatives for the cathode and anode materials in Li-ion batteries. But, to create high-performance batteries, nano-sized carbon-coated particles of LFP and SnO2 are required. The present work attempts to develop a new synthesis method for these materials: organic template-assisted synthesis for three-dimensionally ordered macroporous (3DOM) LFP and porous SnO2. With the newly developed synthesis, highly pure materials were successfully synthesized and tested in Li-ion batteries. The obtained capacity for LFP was 158m Ah/g, which is equivalent to 93% of the theoretical capacity. The obtained capacity for SnO2 was 700 mAh/g, which is equivalent to 90% of the theoretical capacity. Moreover, Hybrid Pulse Power Characterization (HPPC) was used to test LFP and LCO for comparison and feasibility in PHEVs. HPPC is generally used to test the feasibility and capacity fade for PHEVs. It simulates battery use in various driving conditions of PHEVs to study pulse energy consumption and regeneration. In this case, HPPC was conducted on a half-cell battery for the first time to study the phenomena on a single active material, LFP or LCO. Based on the HPPC results, LFP proved to be more practical for use in PHEVs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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.
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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 découle