亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Visualizing lithium-rich manganese-based layered oxides: Advancing dynamic monitoring to decipher battery chemistry

破译 材料科学 纳米技术 电池(电) 计算机科学 系统工程 可视化 工程类 钥匙(锁) 工程物理
作者
Pengzu Kou,Dongmei Liu,Zhigui Zhang,Runguo Zheng,Zhiyuan Wang,Yuan Wang,H. Hugo Pérez Garza,Tianyi Ma,Hamidreza Arandiyan,Hongyu Sun,Yanguo Liu
出处
期刊:Energy Storage Materials [Elsevier BV]
卷期号:88: 105062-105062 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.ensm.2026.105062
摘要

Lithium-rich manganese oxides (LRMOs) show great promise as high capacity, cost effective cathodes for next-generation Li-ion batteries, Nevertheless, they still confront issues such as voltage decline, capacity loss, and structural instability. Recent breakthroughs in in situ / operando characterization methods have emerged as highly effective means for uncovering the dynamic changes in structure and electrochemical activity of these materials. This review delves into advanced methodologies enabling the real time observation of phase alterations, oxygen redox interactions, and the migration of transition metals (TMs) throughout the battery's charge/discharge cycles. By combining various characterization tools, researchers can reveal crucial connections between defect formation, redox mechanisms, and the stability of the battery's structure, enabling the development of novel approaches to suppress performance degradation. The study illustrates that mechanistic insights into phase transitions and failure modes, gained through advanced characterization, are instrumental in improving LRMOs. Prioritizing multiscale in situ methodologies coupled with machine learning for data interpretation will be crucial for rapidly developing viable LRMOs. These advancements in real time analysis hold promise for addressing current limitations and fast tracking the market introduction of high-energy-density materials for future energy storage.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
10秒前
DevilJiang发布了新的文献求助10
14秒前
16秒前
16秒前
坦率寻菡完成签到,获得积分10
17秒前
阔口阔落发布了新的文献求助30
20秒前
29秒前
科研通AI6.4应助董羽佳采纳,获得10
34秒前
南瓜小笨111111完成签到 ,获得积分10
41秒前
大锅逢饭完成签到,获得积分10
42秒前
43秒前
开朗完成签到,获得积分10
45秒前
舒服的荧完成签到,获得积分10
49秒前
震甫发布了新的文献求助30
49秒前
49秒前
WZ0904完成签到 ,获得积分10
58秒前
科研通AI6.2应助董羽佳采纳,获得10
1分钟前
震甫完成签到,获得积分10
1分钟前
梁33完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
洗月完成签到 ,获得积分10
1分钟前
温暖的忆霜完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得20
1分钟前
大个应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
shah发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
cong完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
李健应助shah采纳,获得10
1分钟前
星辰大海应助see采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
chen发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7585456
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9163761
关于积分的说明 19611660
捐赠科研通 7166707
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266600
关于科研通互助平台的介绍 2431588
邀请新用户注册赠送积分活动 2258294