非原位拉曼光谱区分富锂层状氧化物的集成结构:一种预测Li2MnO3活化程度的有效方法 |
Differentiating the Integrated Structure from Lithium Rich Layer Oxide by ex situ Raman Spectroscopy: an Effective Method to Predict the Activation of Li2MnO3 |
作者 | 单位 | E-mail | 陈丹丹 | 吉林大学, 无机合成与制备化学国家重点实验室, 长春 130012 | | 李广社 | 吉林大学, 无机合成与制备化学国家重点实验室, 长春 130012 | | 范建明 | 中国科学院福建物质结构研究所, 结构化学国家重点实验室, 福州 350002 | | 李保云 | 吉林大学, 无机合成与制备化学国家重点实验室, 长春 130012 | | 张丹 | 吉林大学, 无机合成与制备化学国家重点实验室, 长春 130012 | | 冯涛 | 吉林大学, 无机合成与制备化学国家重点实验室, 长春 130012 | | 李国华 | 中国科学院福建物质结构研究所, 结构化学国家重点实验室, 福州 350002 | | 李莉萍 | 吉林大学, 无机合成与制备化学国家重点实验室, 长春 130012 | lipingli@jlu.edu.cn |
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摘要: 采用5种方法,即溶胶-凝胶法、高温固相法、共沉淀法、水热法和溶剂热法合成了富锂材料Li1.2Mn0.6Ni0.2O2。拉曼光谱研究发现共沉淀法制备的样品是固溶体结构,而其他4个样品是以不同尺度共生形成的复合物结构。电化学性能测试结果表明这5个富锂材料性能存在明显差异,尤其是在首次充电过程中5个样品位于4.5 V以上由Li2MnO3组分活化所贡献的容量明显不同,共沉淀法制备的具有固溶体结构的样品中由Li2MnO3组分活化贡献的容量最多。由此我们建立起电化学性能与两相集成方式的联系,不同的集成方式使得Li2MnO3组分活化所贡献的容量不同,进而影响了最终的电化学性能。 |
关键词: 锂离子电池 富锂正极材料 拉曼光谱 活化程度 |
基金项目: 国家自然科学基金(No.21025104,21271171,91022018)资助项目。 |
Abstract: The Li1.2Mn0.6Ni0.2O2 cathode was prepared by five synthesis routes:sol-gel, high temperature solid, coprecipitation, hydrothermal and solvothermal method. The analysis of Raman spectrum shows that the co-precipitation sample is solid solution structure, while the other four samples are composite structures formed at different scales. The results of electrochemical tests for as-prepared samples show obviously different performance, especially the capacity from the activation of Li2MnO3 during the first charging process (>4.5 V). The co-precipitation sample with solid solution structure shows the highest capacity from the activation of Li2MnO3. Therefore, we can establish the connection between electrochemical performance and two-phase integration modes. Different integration modes affect the activation capacity of Li2MnO3, leading to different electrochemical properties. |
Keywords: lithium ion battery Li-rich cathode material Raman spectrosopy activation degree |
投稿时间:2017-11-14 修订日期:2018-01-25 |
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陈丹丹,李广社,范建明,李保云,张丹,冯涛,李国华,李莉萍.非原位拉曼光谱区分富锂层状氧化物的集成结构:一种预测Li2MnO3活化程度的有效方法[J].无机化学学报,2018,34(4):703-711. |
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