Investigation of the Synergetic Effects of GO and Zn on the Electrochemical Properties of Li[Li₀.₂₀Mn₀.₅₄Ni₀.₁₃Co₀.₁₃]O₂ Cathode Material
Publish place: Chemical Methodologies، Vol: 9، Issue: 9
Publish Year: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 81
This Paper With 14 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CHM-9-9_001
تاریخ نمایه سازی: 30 تیر 1404
Abstract:
This study explores the impact of incorporating graphene oxide (GO) and zinc (Zn) on the electrochemical performance of the Li[Li۰.۲۰Mn۰.۵۴Ni۰.۱۳Co۰.۱۳]O۲ cathode material, a candidate for high-performance lithium-ion batteries. Through the sol-gel and hydrothermal synthesis methods, composite structures were achieved by combining the base material with GO and introducing Zn as a dopant. Comprehensive electrochemical assessments, including cyclic voltammetry and electrochemical impedance spectroscopy, were conducted to analyze how these modifications affect charge transfer, capacity, and ionic conductivity. The results revealed that the GO addition enhances conductivity and stability, while Zn doping significantly reduces polarization and improves lithium-ion transport. Together, GO and Zn achieve synergistic effects, resulting in improved cycling stability and higher capacity, underscoring their potential to optimize the performance of Li-rich layered oxide cathodes.
Keywords:
Authors
Baha Rabah Ahmed
Physics Department, Faculty of Science, Imam Khomeini International University, P.O. Box ۳۴۱۴۹-۱۶۸۱۸, Qazvin, Iran
Ali Reyhani
Physics Department, Faculty of Science, Imam Khomeini International University, P.O. Box ۳۴۱۴۹-۱۶۸۱۸, Qazvin, Iran
Mohammad Reza Khanlary
Physics Department, Faculty of Science, Imam Khomeini International University, P.O. Box ۳۴۱۴۹-۱۶۸۱۸, Qazvin, Iran
Seyedeh Zahra Mortazavi
Physics Department, Amirkabir University of Technology, P. O. Box ۱۵۸۷۵-۴۴۱۳, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :