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Enregistrement W1881621876 · doi:10.1149/ma2014-04/4/746

Failure Mode Analysis of Li-Ion Batteries Using In Situ Scanning Electron Microscopy

2014· article· en· W1881621876 sur OpenAlexaffabout
Pierre Hovington, Marin Lagacé, Hugues Marceau, Daniel Clément, Martin Dontigny, Julie Trottier, Abdelbast Guerfi, A. Mauger, C. Julien, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScanning electron microscopeMaterials scienceBattery (electricity)Plating (geology)CathodeElectrochemistryLithium (medication)Lithium-ion batteryIn situParticle (ecology)Analytical Chemistry (journal)IonElectrodeComposite materialElectrical engineeringChemistryPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High cycle life is a key component that any lithium-ion battery technology must achieve in order to obtain a commercial success. In this regard, multiple electrochemical (Impedance, ASI, floating current, etc.) and non-electrochemical techniques (XRD, FT-IR, SEM/TEM, etc.) are used and developed. The most complete techniques involved measurement while the battery is cycling (in situ experiment). Among them, in-situ SEM/TEM is able to focus on the same region/particle over the all range of oxidation/reduction. Hydro-Quebec has developed a complete expertise for in-situ techniques, especially in situ SEM. Lithium Polymer Battery (LPB), an all solid battery, is the preferred battery configuration for SEM in-situ experiment. We present in Figure 1 micrographs taken during in-situ experiment of a LPB (Li/PEO based SPE/Li1.2V3O8 based cathode) showing the variation in thickness for the Li, SPE and cathode layers with the cell voltage. Only the Li thickness shows an important variation during plating and unplating. The Li plating rate can also be measured. This experiment can clearly be used to better understand the Li plating mechanism. In figure 2 we present micrographs taken during an in-situ SEM cycling of a Li/PEO based SPE/SiO cell using backscattered electron signal. We clearly see an important decrease in the BSE intensity as a function of the cell voltage as a result of the Si phase transformation upon cycling (upon Li ‘insertion’, the BSE intensity is lower and the particle becomes darker). We also note that a region of the big particle remains white (i.e. the Li did not have sufficient time to ‘diffuse’ inside their core region). This result explains the rather low capacity observed with such particles and it gives evidence that the system is out of thermodynamic equilibrium. This in-situ experiment also shows no cracking of the relatively big SiO particles since the voltage was kept higher than 0.1V (stop at the Li22Si7 phase instead of Li22Si5) when compared to previous results [1]. We will also present in-situ SEM of nano-Si particles that did not suffer any cracking, but agglomerate (electrochemical sintering), which results in a more rigid and fractured electrodes [2] This presentation will also used in-situ SEM to obtain a better understanding of the failure mechanism of new electrode materials, including Li-S. References: [1] http://batt.lbl.gov/blog/research-tasks/in-situ-sem-seeing-battery-cycling-in-action/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=in-situ-sem-seeing-battery-cycling-in-action [2] Hovington et al, (2014) ‘in situ Scanning electron microscope study and micriostructural evolution of nano silicon anode for high energy Li-ion batteries’, Journal of Power Sources 248, 457-464

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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