MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1961849782 · doi:10.1149/2.0081602jes

The Impact of Electrolyte Composition on Parasitic Reactions in Lithium Ion Cells Charged to 4.7 V Determined Using Isothermal Microcalorimetry

2015· article· en· W1961849782 sur OpenAlexafffund
Laura E. Downie, S. R. Hyatt, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie University
Mots-clésIsothermal microcalorimetryElectrolyteEthylene carbonateCarbonateDiethyl carbonateChemistryIsothermal processLithium (medication)Dimethyl carbonateInorganic chemistrySolventChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyOrganic chemistryThermodynamicsPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an effort to better the understanding of the high voltage degradation of electrolytes in lithium ion cells, this work presents isothermal microcalorimetry results on LiNi 0.42 Mn 0.42 Co 0.16 O 2 (NMC442)/graphite pouch cells up to 4.7 V. The voltage and time dependent parasitic heat flow was determined for cells containing several electrolyte compositions based on carbonate solvents with several additive combinations, as well as a fluorinated carbonate solvent system. We have demonstrated that cells containing fluorinated carbonate-based electrolyte (1M LiPF 6 in 3:7 fluoroethylene carbonate: di-2,2,2-trifluoroethyl carbonate) showed a significantly decreased parasitic heat flow at voltages >4.4 V compared to ethylene carbonate-based cells, but limited advantage <4.4 V. However all cells, regardless of electrolyte composition, exhibited very large parasitic heat flows, and therefore parasitic reaction rates, at high voltages (>4.35 V). The results presented here also show that high voltage (>4.5 V) cycling results in an increase in parasitic heat flow of the subsequent lower voltage cycles, and is indicative of a change in the dominant reaction pathway.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations66
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Electrochemical SocietyMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207