一种尖晶石氧化物及其合成方法及应用

    公开(公告)号:CN119551737A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411441783.7

    申请日:2024-10-16

    Abstract: 本发明涉及一种尖晶石氧化物及其合成方法及应用。本发明所述尖晶石氧化物由无水硝酸金属盐和水合硝酸金属盐以熔盐作为反应介质合成;其结构型为AB2O4型,其微观结构为由纳米片堆积而形成的层状结构或者花状结构;本发明的尖晶石氧化物的合成方法,包括以下步骤:将无水硝酸金属盐与水合硝酸金属盐按摩尔比为1:1~3进行混合,得到混合前驱体材料;选取熔盐介质与混合前驱体材料按摩尔比为1:1~5进行混合,加热,得到尖晶石结构氧化物;本发明通过精确调控尖晶石结构中的阳离子位点占据情况,改善材料的化学均匀性和相纯度,使得其结构更加稳定,化学成分均匀,在后续锂硫电池的应用中展现出优异的稳定性与可靠性。

    一种一维纳米反应器及其制备方法与应用

    公开(公告)号:CN119549174A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411441733.9

    申请日:2024-10-16

    Abstract: 本发明涉及一种一维纳米反应器的制备方法,其特征在于,包括以下步骤:将金属源、碳氮源、补充碳源、碱性金属盐、杂原子源在分散剂中混合,得到混合液体浆料;将所述混合液体浆料干燥,得到前驱体;将所述前驱体烧结,得到一维纳米反应器;所述金属源,碳氮源,补充碳源,碱性金属盐,杂原子源的摩尔比为(0.1~99):(5~30):(0~15):(0~10):(0~20)。本发明首先在分散剂中对材料的有效分散,其次搭配合适的干燥方法,在避免材料固液层析的情况下保证前驱体中原料比例不变,这将有效有利于一维管状的成型以及催化剂颗粒在管中的均匀分布。因此,本发明通过制备方法中的各个步骤间的相互配合,尤其是材料比例调控,提高了一维纳米反应器生成与性质稳定性。

    一种基于神经网络的锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的调控方法

    公开(公告)号:CN115130388B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202210832194.6

    申请日:2022-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的调控方法,包括以下步骤:S1、确定与锂离子电池性能直接相关的参数,利用所述相关参数建立初始数据集;S2、建立用于预测锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的神经网络模型,利用已构建的数据集对模型进行训练集评估,得到符合预设精度的神经网络模型;S3、利用得到的神经网络模型对不同元素掺杂/包覆量的材料进行预测,得到锂离子电池的稳定性数据。本发明通过对锂离子电池高镍正极材料中元素最佳掺杂/包覆量预测,得到最佳的循环圈数,节省了测试资源,提高了测试效率。

    一种碘化锂循环修复磷酸铁锂的方法

    公开(公告)号:CN119929769A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510124210.X

    申请日:2025-01-26

    Abstract: 本发明涉及一种碘化锂循环修复磷酸铁锂的方法,包括如下步骤:将废旧磷酸铁锂与锂源混合,得到混合料;将所述混合料在惰性气氛中加热,得到还原料;用清洗溶剂清洗所述还原料,得到再生磷酸铁锂粉末和洗出液,收集所述洗出液,重结晶得到再生碘化锂;所述锂源是摩尔比为1:1~5的碘化锂和氢氧化锂,所述清洗溶剂包括水、乙醇和丙酮中的至少一种。本发明充分利用碘化锂和氢氧化锂形成共融体系,降低反应温度,同时碘化锂作为还原剂,氢氧化锂提供锂离子,共同修复磷酸铁锂,并实现碘化锂的循环利用。

    一种碳基纳米反应器及其制备设备和制备工艺

    公开(公告)号:CN118162081A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410235865.X

    申请日:2024-03-01

    Abstract: 本发明涉及一种碳基纳米反应器及其制备方法和制备工艺。本发明首先提供一种碳基纳米反应器的制备装置,包括第一反应器、第二反应器、固液分离器、碳材料收集器,然后本发明还提供的一种相配套的制备工艺,将摩尔比为15:(1~10):(0~5):(1~15)的碳源、过渡金属盐、杂原子源、熔融盐混合,得到混合物料;将所述混合物料输入第一反应器中,待所述混合物料加热至熔融状态后输入所述第二反应器,在第二反应器中通过高温反应最后得到碳基纳米反应器。本发明提供的制备方法和工艺通过两个反应器控制反应过程,保障了原料混合与加热的均匀性,克服了传统工艺和设备无法大规模制备的弊端,可实现工业化的大规模连续生产。

    一种基于神经网络的锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的调控方法

    公开(公告)号:CN115130388A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210832194.6

    申请日:2022-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的调控方法,包括以下步骤:S1、确定与锂离子电池性能直接相关的参数,利用所述相关参数建立初始数据集;S2、建立用于预测锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的神经网络模型,利用已构建的数据集对模型进行训练集评估,得到符合预设精度的神经网络模型;S3、利用得到的神经网络模型对不同元素掺杂/包覆量的材料进行预测,得到锂离子电池的稳定性数据。本发明通过对锂离子电池高镍正极材料中元素最佳掺杂/包覆量预测,得到最佳的循环圈数,节省了测试资源,提高了测试效率。

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