Surface-Mediated Solvent Decomposition in Li–Air Batteries: Impact of Peroxide and Superoxide Surface Terminations
Notice bibliographique
Résumé
A viable Li/O 2 battery will require the development of stable electrolytes that do not continuously decompose during cell operation. Recent experiments suggest that reactions occurring at the interface between the liquid electrolyte and the solid lithium peroxide (Li 2 O 2 ) discharge phase are a major contributor to these instabilities. To clarify the mechanisms associated with these reactions, a variety of atomistic simulation techniques, classical Monte Carlo, van der Waals-augmented density functional theory, ab initio molecular dynamics, and various solvation models, are used to study the initial decomposition of the common electrolyte solvent, dimethoxyethane (DME), on surfaces of Li 2 O 2 . Comparisons are made between the two predominant Li 2 O 2 surface charge states by calculating decomposition pathways on peroxide-terminated (O 2 2– ) and superoxide-terminated (O 2 1– ) facets. For both terminations, DME decomposition proceeds exothermically via a two-step process comprised of hydrogen abstraction (H-abstraction) followed by nucleophilic attack. In the first step, abstracted H dissociates a surface O 2 dimer, and combines with a dissociated oxygen to form a hydroxide ion (OH – ). The remaining surface oxygen then attacks the DME, resulting in a DME fragment that is strongly bound to the Li 2 O 2 surface. DME decomposition is predicted to be more exothermic on the peroxide facet; nevertheless, the rate of DME decomposition is faster on the superoxide termination. The impact of solvation (explicit vs implicit) and an applied electric field on the reaction energetics are investigated. Our calculations suggest that surface-mediated electrolyte decomposition should out-pace liquid-phase processes such as solvent auto-oxidation by dissolved O 2 .
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».