Doping strategies for enhancing the performance of lithium nickel manganese cobalt oxide cathode materials in lithium-ion batteries

材料科学 锂(药物) 阴极 兴奋剂 氧化钴 纳米技术 化学工程 工程物理 电气工程 冶金 光电子学 工程类 医学 内分泌学
作者
Gyeongbin Ko,Seongdeock Jeong,Sanghyuk Park,Jimin Lee,Seoa Kim,Youngjun Shin,Wooseok Kim,Kyungjung Kwon
出处
期刊:Energy Storage Materials [Elsevier BV]
卷期号:60: 102840-102840 被引量:121
标识
DOI:10.1016/j.ensm.2023.102840
摘要

Lithium-ion batteries (LIBs) are pivotal in the electric vehicle (EV) era, and LiNi1-x-yCoxMnyO2 (NCM) is the most dominant type of LIB cathode materials for EVs. The Ni content in NCM is maximized to increase the driving range of EVs, and the resulting instability of Ni-rich NCM is often attempted to overcome by the doping strategy of foreign elements to NCM. No less than 46 elements have been considered as a doping element in NCM, and their effects on the LIB performance have been investigated in about 400 research articles. Elements such as Al, Zr, Na, and F are the most popular doping choices, and some elements show a lack of consensus on the effectiveness of doping approach. Therefore, we systematically analyze the effects of each doping element by breaking down the LIB performance into capacity, rate capability, and cycleability. Further, we construct a periodic table presentation for the doping approach in order to make readers grasp this research area at a glance. The unbiased evaluation of the doping effectiveness for an element based on the statistical analysis of relevant references would be an enormous help to LIB industry and academia.
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
Lucas应助负责的归尘采纳,获得10
刚刚
1秒前
汉堡包应助Fun采纳,获得10
1秒前
1秒前
隐形曼青应助jing采纳,获得10
2秒前
maodonky发布了新的文献求助10
3秒前
嘿嘿嘿完成签到,获得积分10
3秒前
影子发布了新的文献求助10
3秒前
小张同学发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
肉肉完成签到 ,获得积分10
4秒前
静子完成签到,获得积分20
4秒前
鲜艳的初珍完成签到,获得积分10
5秒前
海洋球完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
Ran完成签到 ,获得积分10
6秒前
内向安南完成签到 ,获得积分10
6秒前
七七完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
发发扶完成签到,获得积分10
6秒前
CipherSage应助体贴凌柏采纳,获得10
6秒前
0318发布了新的文献求助10
7秒前
TODAY完成签到,获得积分10
7秒前
WYC发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
HQKing完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
英俊的铭应助defo1采纳,获得10
10秒前
伍中道完成签到,获得积分10
10秒前
Ava应助安平采纳,获得10
10秒前
共享精神应助lingling采纳,获得30
11秒前
英姑应助鲜艳的手链采纳,获得20
11秒前
紫色琉璃脆脆鲨完成签到,获得积分10
11秒前
nan完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
12秒前
行稳致远应助xuan采纳,获得10
12秒前
12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 7583093
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161776
关于积分的说明 19604859
捐赠科研通 7165133
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266207
关于科研通互助平台的介绍 2431164
邀请新用户注册赠送积分活动 2257518