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Enregistrement W1464127833 · doi:10.1149/ma2015-02/7/511

Impact of Electrolyte on the Cycling of Si-Based Materials

2015· article· en· W1464127833 sur OpenAlexaff
Vincent Chevrier, C. P. Aiken, Rémi Petibon, Xiaohua Ma, Dinh Ba Le, J. R. Dahn, K. W. Eberman, L. J. Krause

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteCyclingAlloyMaterials scienceElectrodeSiliconChemical engineeringReactivity (psychology)Composite materialMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alloy-based negative electrodes have been considered the “next-generation negative electrode” expected to replace graphite for many years. However, few exist in the marketplace. Manufacturing alloy-based cells with acceptable cycling poses a major challenge, indeed many components of the cell must be adapted in order to obtain successful cycling. 3M has a long history of alloy research for negative electrodes and has developed commercially viable Si-based alloys. Si-based negative electrode materials undergo massive volume changes during cycling. Pure Si expands by approximately 280% while 3M’s active/inactive Si alloys expand on the order of 135%. The expansion and contraction of the particles has important consequences on the surface stability of these materials. Furthermore, the choice of electrolyte has profound impacts on the cycling of cells containing Si-based materials. In this presentation we will show the impact of electrolyte reactivity on the physical and chemical characteristics of the particles, the composition of the electrolyte and the cycling performance of the cells. Cross section SEM studies of cycled 3M Si alloy and pure Si show the dimensional changes occurring in Si-based materials with cycling due to electrolyte reactivity. After 100 cycles, an SEI is found on the 3M active/inactive alloy, while the pure nano Silicon dramatically increases in size. Figure 1 shows cross section images of the electrodes containing only binder and either 3M Si alloy or pure Si. While electrolyte reactivity can occur with minimal fade in half cells, capacity fade will occur in full cells. Fluoroethylene carbonate (FEC) has long been known to be an important electrolyte for Si-based materials. Furthermore, full cells containing Si-based materials can sometimes undergo sudden failure with cycling. GC/MS studies of electrolytes from cycled full cells containing Si-based materials will be presented showing the relationship between electrolyte composition and sudden failure. These results highlight the importance of full cell design optimization for the implementation of Si-based materials in commercially-relevant full cells. Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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