High-Energy and Long-Cycling All-Solid-State Lithium-Ion Batteries with Li- and Mn-Rich Layered Oxide Cathodes and Sulfide Electrolytes

电解质 硫化物 锂(药物) 材料科学 电池(电) 氧化物 离子 阴极 溶解 无机化学 离子键合 储能 离子电导率 相(物质) 化学工程 化学 电极 冶金 物理化学 医学 有机化学 工程类 内分泌学 功率(物理) 物理 量子力学
作者
Wubin Du,Qinong Shao,Yiqi Wei,Chenhui Yan,Panyu Gao,Yue Lin,Yinzhu Jiang,Yongfeng Liu,Xuebin Yu,Mingxia Gao,Wenping Sun,Hongge Pan
出处
期刊:ACS energy letters [American Chemical Society]
卷期号:7 (9): 3006-3014 被引量:90
标识
DOI:10.1021/acsenergylett.2c01637
摘要

All-solid-state lithium-ion batteries (ASSLIBs) are considered the most promising option for next-generation high-energy and safe batteries. Herein, a practical all-solid-state battery, with a Li- and Mn-rich layered oxide (LMRO) as the cathode and Li 6 PS 5 Cl as the electrolyte, is demonstrated for the first time. The battery delivers the most exceptional performance by far in terms of ultrahigh capacity of 244.5 mA h g –1 and unprecedented cycling stability with an 83% capacity retention after 1000 cycles. We discover that the Li 6 PS 5 Cl can be reversibly oxidized and reduced within the voltage range 2.0–4.8 V, which is beneficial to the ionic conduction during long-term cycling of ASSLIBs. Moreover, the electronic and ionic conductivities of LMROs are increased by 4 orders of magnitude via precisely tailoring the composition and structure. In addition, the typical dissolution of transition metal, oxygen release, and phase transformation of LMROs in liquid batteries are substantially eliminated in ASSLIBs.
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
挚友发布了新的文献求助10
刚刚
pp发布了新的文献求助10
刚刚
所所的应助被司志强采纳,获得10
1秒前
1秒前
高高的网络完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
不知道发布了新的文献求助10
2秒前
yakamo完成签到,获得积分20
2秒前
Michael完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
情怀的应助被shi111采纳,获得10
3秒前
3秒前
4秒前
5秒前
5秒前
赘婿的应助被一一一采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
啦啦啦啦呼完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
lucky发布了新的文献求助10
7秒前
秋风的应助被懒大王采纳,获得10
8秒前
8秒前
9秒前
cdercder的应助被穆雨采纳,获得10
10秒前
lalala发布了新的文献求助10
10秒前
Yee完成签到 ,获得积分10
10秒前
无花果的应助被喜悦兔子采纳,获得10
10秒前
李盈发布了新的文献求助30
11秒前
111发布了新的文献求助10
11秒前
YunjiangZhang发布了新的文献求助10
12秒前
李菲发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
12秒前
kento的应助被实验室采纳,获得200
13秒前
帅帅发布了新的文献求助10
13秒前
qxk发布了新的文献求助10
13秒前
SciGPT的应助被pp采纳,获得30
14秒前
14秒前
斯文败类的应助被ydd采纳,获得10
14秒前
高分求助中
(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
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8140194
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9540568
关于积分的说明 21640791
捐赠科研通 7724307
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3421054
关于科研通互助平台的介绍 2546230
邀请新用户注册赠送积分活动 2463114