LiAlSiO4-coated Li1.2Mn0.54Ni0.13Co0.13O2 cathode: Enhancing Li-ion battery performance

材料科学 电化学 阴极 电解质 锂(药物) 电极 离子 分析化学(期刊) 电导率 化学 色谱法 物理化学 有机化学 医学 内分泌学
作者
Shang-Mei Yang,Shi-Ping Shao,Yu‐Long Xie
出处
期刊:PLOS ONE [Public Library of Science]
卷期号:20 (2): e0318327-e0318327
标识
DOI:10.1371/journal.pone.0318327
摘要

The lithium fast ion conductor LiAlSiO4 demonstrates exceptional lithium-ion transmission properties alongside remarkable chemical stability. Utilizing sol-gel techniques, we synthesized LiAlSiO4-coated cathode materials (LNCM@LASO) based on Li1.2Mn0.54Ni0.13Co0.13O2 to enhance their electrochemical performance. Rm space groups were identified in all materials through high-intensity diffraction peaks, indicating the presence of hexagonal layered α-NaFeO2 structures. Benefiting from the coating layer of LiAlSiO4, the conductivity and electrochemical performance of Li1.2Mn0.54Ni0.13Co0.13O2 are significantly improved. Compared with the unmodified LASO-0 sample (42.27%), the LASO-3 sample exhibits a superior initial coulomb efficiency of 66.02%. At various charge/discharge rates (0.1, 0.2, 0.5, 1, and 2 C), the LASO-3 electrode exhibits specific discharge capacities of 210.6, 189.3, 168.1, 151.8, and 125.2 mAh·g-1, correspondingly. Upon reverting the current density from 2 C to 0.1 C, the discharge capacity of the LASO-3 electrode rebounds to 206.4 mAh·g-1. After 100 cycles at 0.1 C, the LASO-3 electrode achieves a peak capacity retention rate of 88.9%. The superior conductive properties and chemical stability of the LNCM@LASO enhance the electron and ion transfer, thereby preventing electrolyte attack and boosting the electrochemical performance. This research marks a crucial step towards developing high-capacity, low-cost lithium-ion batteries with wide-ranging implications across multiple disciplines and industries.
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
1秒前
初景发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
wuxinyi发布了新的文献求助10
2秒前
seeyou发布了新的文献求助10
3秒前
香蕉觅云应助米兰无敌采纳,获得10
5秒前
6秒前
兴奋大马喽完成签到,获得积分10
6秒前
传奇3应助涂丁元采纳,获得10
6秒前
英俊的铭应助潺潺流水采纳,获得10
7秒前
8秒前
9秒前
可爱的函函应助nunu采纳,获得10
10秒前
10秒前
玛璃鸶完成签到,获得积分10
10秒前
森林木发布了新的文献求助10
11秒前
文盲完成签到,获得积分10
11秒前
任逍遥完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
12秒前
12秒前
Hang完成签到,获得积分10
13秒前
CodeCraft应助怡然忆雪采纳,获得10
13秒前
lllby完成签到,获得积分20
13秒前
Kao应助我明天要吃蛋挞采纳,获得10
13秒前
14秒前
冬草发布了新的文献求助10
15秒前
Kao应助Demo采纳,获得10
16秒前
1111完成签到,获得积分10
17秒前
怡然忆雪完成签到,获得积分10
17秒前
米兰无敌发布了新的文献求助10
18秒前
讲故事发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
汉堡包应助李庭福采纳,获得10
18秒前
Liulu发布了新的文献求助10
19秒前
林加雄完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
程琛发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
负责惜文发布了新的文献求助10
20秒前
高分求助中
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
When Is Two-Stage Sample Robust Optimization Asymptotically Optimal? 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 7602986
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9178964
关于积分的说明 19657254
捐赠科研通 7178259
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269121
关于科研通互助平台的介绍 2433276
邀请新用户注册赠送积分活动 2262961