Yttrium modified Ni-rich LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 with enhanced electrochemical performance as high energy density cathode material at 4.5 V high voltage

材料科学 循环伏安法 电化学 X射线光电子能谱 介电谱 阴极 涂层 极化(电化学) 化学工程 热稳定性 电极 分析化学(期刊) 复合材料 冶金 化学 氧化物 物理化学 工程类 色谱法
作者
Meiling Zhang,Hongyuan Zhao,Ming Jen Tan,Jintao Liu,Youzuo Hu,Shanshan Liu,Xiaohui Shu,Hao Li,Qiwen Ran,Jingjing Cai,Xingquan Liu
出处
期刊:Journal of Alloys and Compounds [Elsevier BV]
卷期号:774: 82-92 被引量:147
标识
DOI:10.1016/j.jallcom.2018.09.281
摘要

This work adopts an effective method to stabilize the structure of Ni-rich LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 with yttrium modifying. The results of XRD, EDS, HR-TEM and XPS tests verify that the yttrium modified materials integrate surface nanoscale LiYO2 coating and inner gradient Y3+ doping. TGA and DSC tests confirm that yttrium modification can promote the thermal stability of LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 cathode material. The results of galvanostatic charge-discharge tests suggest that the 2 mol% yttrium modified sample can exhibit a superior cycling performance with initial discharge capacity of 189.4 mAh g−1 and outstanding capacity retention of 98.4% after 100 cycles at 2.8–4.5 V, which presents obvious enhancement compared with the 83.5% capacity retention of pristine sample. The cyclic voltammetry (CV) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) tests indicate that 2 mol % yttrium modifying significantly enhances the diffusion of Li+ ions (DLi+) and notably decreases the electrochemical polarization of electrodes. The surface Li-ion conductor LiYO2 coating layer as a surface protector inhibits the side reaction and the gradient Y3+ doping supports the crystal structure, which can show synergistic effect in enhancing the electrochemical performance of LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 cathode material.
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
xuan发布了新的文献求助10
刚刚
QIQI应助江xy采纳,获得10
3秒前
3秒前
不喜完成签到,获得积分10
3秒前
甜叶菊发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
5秒前
wenjing完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
不喜发布了新的文献求助10
7秒前
10秒前
10秒前
Glitch完成签到,获得积分10
11秒前
asdasdasd发布了新的文献求助10
11秒前
贾哲宇发布了新的文献求助10
11秒前
13秒前
自觉的凛发布了新的文献求助20
13秒前
13秒前
15秒前
15秒前
刻苦的媚颜完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
Lee完成签到 ,获得积分10
17秒前
18秒前
19秒前
阿莫西林发布了新的文献求助10
19秒前
mirror发布了新的文献求助10
20秒前
tomqas发布了新的文献求助10
20秒前
完美世界应助贾哲宇采纳,获得10
20秒前
66668888发布了新的文献求助10
21秒前
爱笑的芙发布了新的文献求助10
22秒前
26秒前
28秒前
非法所得发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
大气思柔完成签到 ,获得积分10
30秒前
甜叶菊发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
ding应助Han采纳,获得10
35秒前
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
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
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
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 7583748
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9162418
关于积分的说明 19607104
捐赠科研通 7165717
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266302
关于科研通互助平台的介绍 2431220
邀请新用户注册赠送积分活动 2257789