随着锂电池领域论文数量的激增和研究主题的日益丰富,准确监测该领域的发展趋势和把握最新研究动向变得日益复杂。通过运用大数据和机器学习技术,采用BERTopic主题模型对Web of Science数据库中的18万余篇锂电池论文进行文本分析,绘制...随着锂电池领域论文数量的激增和研究主题的日益丰富,准确监测该领域的发展趋势和把握最新研究动向变得日益复杂。通过运用大数据和机器学习技术,采用BERTopic主题模型对Web of Science数据库中的18万余篇锂电池论文进行文本分析,绘制了锂电池领域的主题图,识别了新兴研究主题和高被引主题。结果表明,锂电池研究活动正显著加速,锂硫电池、锂枝晶生长抑制、电池回收和金属回收等新兴主题快速发展,而材料研究如二硫化钼纳米材料、氧化铁电极材料则具有显著的高学术影响力。研究还探讨了《锂电池百篇论文点评系列》对当前锂电池研究主题的监测情况,该系列对多数科学技术主题有良好覆盖。本研究为锂电池领域的主题监测提供了新方法,为政策制定和技术研发提供了情报支持,并为“锂电池百篇论文点评”系列的后续研究提供了参考。展开更多
随着金属锂电池和全固态锂电池的发展,具有高能量密度无锂/少锂正极材料逐渐受到大家的广泛关注。该文通过一步固相法合成了结晶良好的微米颗粒少锂正极材料β-Li0.3V2O5,电子电导率为2.20×10-4 S/cm。该材料具有良好的循环性能,在...随着金属锂电池和全固态锂电池的发展,具有高能量密度无锂/少锂正极材料逐渐受到大家的广泛关注。该文通过一步固相法合成了结晶良好的微米颗粒少锂正极材料β-Li0.3V2O5,电子电导率为2.20×10-4 S/cm。该材料具有良好的循环性能,在2.2~4.0 V区间,0.5C电流下可逆容量为247 m A·h/g,循环100周仍有204 mA·h/g;同时倍率性能优异,在10C下容量为160 m A·h/g。利用非原位XRD,研究了该材料在1.5~4.0 V区间锂的嵌入/脱出过程的相变化,具体过程为:β(0<x<0.27)→β’(0.57<x<0.75)→β1(0.57<x<1.92)→β2(0.75<x<1.92)→β3(1.92<x<2.52)。整个充放电过程中,体积形变较小,晶胞参数a最大形变为3.1%(β2),晶胞参数c最大形变为4.5%(β3)。展开更多
文摘随着锂电池领域论文数量的激增和研究主题的日益丰富,准确监测该领域的发展趋势和把握最新研究动向变得日益复杂。通过运用大数据和机器学习技术,采用BERTopic主题模型对Web of Science数据库中的18万余篇锂电池论文进行文本分析,绘制了锂电池领域的主题图,识别了新兴研究主题和高被引主题。结果表明,锂电池研究活动正显著加速,锂硫电池、锂枝晶生长抑制、电池回收和金属回收等新兴主题快速发展,而材料研究如二硫化钼纳米材料、氧化铁电极材料则具有显著的高学术影响力。研究还探讨了《锂电池百篇论文点评系列》对当前锂电池研究主题的监测情况,该系列对多数科学技术主题有良好覆盖。本研究为锂电池领域的主题监测提供了新方法,为政策制定和技术研发提供了情报支持,并为“锂电池百篇论文点评”系列的后续研究提供了参考。
文摘随着金属锂电池和全固态锂电池的发展,具有高能量密度无锂/少锂正极材料逐渐受到大家的广泛关注。该文通过一步固相法合成了结晶良好的微米颗粒少锂正极材料β-Li0.3V2O5,电子电导率为2.20×10-4 S/cm。该材料具有良好的循环性能,在2.2~4.0 V区间,0.5C电流下可逆容量为247 m A·h/g,循环100周仍有204 mA·h/g;同时倍率性能优异,在10C下容量为160 m A·h/g。利用非原位XRD,研究了该材料在1.5~4.0 V区间锂的嵌入/脱出过程的相变化,具体过程为:β(0<x<0.27)→β’(0.57<x<0.75)→β1(0.57<x<1.92)→β2(0.75<x<1.92)→β3(1.92<x<2.52)。整个充放电过程中,体积形变较小,晶胞参数a最大形变为3.1%(β2),晶胞参数c最大形变为4.5%(β3)。
