Study of Ternary Transition Metal Oxides as Conversion Anodes in Li-Ion Batteries

Heutzutage führen wichtige Umwelt- und Energieaspekte wie übermäßiger Verbrauch fossiler Vorkommen, Ölkrisen und Luftverschmutzung zwangsläufig zu einer steigenden Nachfrage nach erneuerbaren Energiequellen und zur Entwicklung von Energiespeichersystemen. Es wird erwartet, dass Sekundärbatterien als Energieversorgung für Verbrauchselektronik und Elektrofahrzeuge hervorragende elektrochemische Eigenschaften wie eine hohe Energie-/ Leistungsdichte, eine lange Lebensdauer, niedrige Kosten und höchste Sicherheit aufweisen. Derzeit sind Li-Ionen-Batterien mit Graphitanode am erfolgreichsten. Graphitanoden leiden jedoch unter einer relativ geringen spezifischen Kapazität (theoretische Kapazität von 372 mAh g–1 und praktische Kapazität von 330~350 mAh g–1). In Anbetracht dessen ist die Entwicklung neuartiger Anodenmaterialien mit hoher Kapazität dringend erforderlich. Aufgrund ihrer hohen gravimetrischen/ volumetrischen Kapazität und ihres reichlichen Vorkommens als Ressource, haben Übergangsmetalloxide vom Konversionstyp als Anodenmaterialien der nächsten Generation für Li-Ionen-Batterien viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Ideale Anodenmaterialien sollten eine hohe elektronische/ ionische Leitfähigkeit, eine hohe spezifische Kapazität, eine lange Zyklenstabilität, sowie ein niedriges und stabiles Arbeitspotential aufweisen. Jedoch unterliegen Übergangsmetalloxide, als eine der typischsten Konversionsmaterialien für Anoden, einer großen Volumenänderung und einer starken Pulverisierung der Elektroden während des Zyklusprozesses. Dies liegt an der massiven Li-Insertion / Extraktion und von sich wiederholten Phasenumwandlungen. Darüber hinaus unterdrückt die geringe elektronische Leitfähigkeit der Oxide die Kinetik elektrochemischer Reaktionen, was, durch die hohe Reaktivität der lithiierten Produkte (Li2O und Metall) zu einer übermäßigen Zersetzung des Elektrolyten und zur Bildung einer dicken Solid Electrolyte Interphase führen kann. Darüber hinaus führt eine große Spannungshysterese der Anoden vom Konversionstyp zu einer unerwünscht niedrigen Energieeffizienz. Um eine Lösung für diese Probleme zu finden, muss der zugrunde liegende elektrochemische Mechanismus während der Lade-/ Entladevorgänge verstanden werden. Um die im Anfangszyklus und in den Langzeitzyklen auftretenden Li-Speichermechanismen besser verstehen zu können, werden die Zink-Mangan (Cobalt) -oxide als typische Konversions-/ Legierungsanodenmaterialien ausgewählt. In dieser Arbeit basiert die Synthese nanoskaliger ternärer Übergangsmetalloxide auf nachhaltigen und einfachen Co-Präzipitations- oder hydrothermalen Methoden. Die chemischen und physikalischen Eigenschaften der Materialien werden mit Hilfe komplementärer Techniken umfassend untersucht. Ihre elektrochemischen Eigenschaften als Anodenmaterialien für Li-Ionen-Batterien werden bewertet, und die Energiespeichermechanismen auch im Hinblick auf den Anfangszyklus und die Langzeitzyklen diskutiert. In dieser Arbeit wird in Kapitel 1 der aktuelle Status und der Entwicklungstrend von Li-Ionen-Batterien vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf Anodenmaterialien liegt. Die verwendeten Charakterisierungsmethoden und ihre Funktionsweise werden in Kapitel 2 vorgestellt. Das Ergebnis und die Diskussion gliedern sich in drei Hauptteile: Kapitel 3, 4 und 5. Kapitel 3 untersucht den Energiespeichermechanismus vom Spinell ZnCo2O4 während des 1. Zyklus und wie eine Kohlenstoffbeschichtung die elektrochemische Leistung verbessern kann. In Kapitel 4 wird die Phasenumwandlung während des 1. Zyklus des umweltfreundlicheren ZnMn2O4 untersucht und die Vorteile der Kohlenstoffbeschichtung für die Zyklenstabilität und den Ratentest in LIB-Anoden diskutiert. In Kapitel 5 werden die Faktoren, die die Zyklenstabilität von Zink/ Mangan-Oxid-Anoden beeinflussen, eingehend untersucht. Darüber hinaus wird ein Elektrolyt auf Esterbasis (1 M LiPF6; in Cyanopropionsäuremethylester/ Vinylencarbonat) verwendet der sich als nützlich zur Stabilisierung von Kapazitätsschwankungen herausstellte. Abschließend werden Schlussfolgerungen und Ausblicke in Kapitel 6 zusammengefasst. Der experimentelle Teil, die Synthese und die Charakterisierung der Proben wird in Kapitel 7 vorgestellt. Zusammenfassend zeigt die in dieser Arbeit durchgeführte Studie deutlich, dass ternäre Übergangsmetalloxide vielversprechende Kandidaten für Anodenmaterialien der nächsten Generation von Li-Ionen-Batterien sind. Die Phasenänderung der Zink-Mangan (Kobalt) -oxide während des 1. Zyklus, die Wirkung der Kohlenstoffzusammensetzung auf die Verbesserung der Zyklenstabilität, und die Anwendung eines vielversprechenden Elektrolyten auf Esterbasis, klären den Mechanismus der Lithiuminsertion/ -extraktion in den Elektroden und den Abbauprozess eingehend auf und helfen, die Konversions-/ Legierungsanodenmaterialien zu optimieren

Bearing Fault Diagnosis Based on Wide Deep Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory

Mechanical fault can cause economic loss of different degrees, even casualties. Timely fault diagnosis is an essential condition for ensuring safe production in modern industry. With the growth of intelligent manufacturing, more and more attention is paid to fault diagnosis methods that are based on deep learning. However, the diagnostic accuracy of existing diagnostic methods has still to be improved. Therefore, a fault diagnosis method called WDCNN-LSTM is proposed by combining Wide First-layer Deep Convolutional Neural Network with Long and Short Term Memory. Feature information is extracted adaptively from one-dimensional original vibration signals by Convolutional Neural Network. The extracted features are further extracted by Long and Short Term Memory, so that the fault feature information can be fully obtained. Experiments are performed on CWRU datasets to verify our proposed method. By analyzing the experimental results, we find that the average accuracy of the proposed WDCNN-LSTM model is 99.65%

An In-depth Survey of Large Language Model-based Artificial Intelligence Agents

Due to the powerful capabilities demonstrated by large language model (LLM), there has been a recent surge in efforts to integrate them with AI agents to enhance their performance. In this paper, we have explored the core differences and characteristics between LLM-based AI agents and traditional AI agents. Specifically, we first compare the fundamental characteristics of these two types of agents, clarifying the significant advantages of LLM-based agents in handling natural language, knowledge storage, and reasoning capabilities. Subsequently, we conducted an in-depth analysis of the key components of AI agents, including planning, memory, and tool use. Particularly, for the crucial component of memory, this paper introduced an innovative classification scheme, not only departing from traditional classification methods but also providing a fresh perspective on the design of an AI agent's memory system. We firmly believe that in-depth research and understanding of these core components will lay a solid foundation for the future advancement of AI agent technology. At the end of the paper, we provide directional suggestions for further research in this field, with the hope of offering valuable insights to scholars and researchers in the field

ShiftDDPMs: Exploring Conditional Diffusion Models by Shifting Diffusion Trajectories

Diffusion models have recently exhibited remarkable abilities to synthesize striking image samples since the introduction of denoising diffusion probabilistic models (DDPMs). Their key idea is to disrupt images into noise through a fixed forward process and learn its reverse process to generate samples from noise in a denoising way. For conditional DDPMs, most existing practices relate conditions only to the reverse process and fit it to the reversal of unconditional forward process. We find this will limit the condition modeling and generation in a small time window. In this paper, we propose a novel and flexible conditional diffusion model by introducing conditions into the forward process. We utilize extra latent space to allocate an exclusive diffusion trajectory for each condition based on some shifting rules, which will disperse condition modeling to all timesteps and improve the learning capacity of model. We formulate our method, which we call \textbf{ShiftDDPMs}, and provide a unified point of view on existing related methods. Extensive qualitative and quantitative experiments on image synthesis demonstrate the feasibility and effectiveness of ShiftDDPMs.Comment: Accepted by AAAI 2023 Conferenc