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Enregistrement W2217882269 · doi:10.1149/ma2014-04/4/620

Towards Safer Li-Ion Battery Cathodes and Electrolytes

2014· article· en· W2217882269 sur OpenAlexaff
Soumia El Khakani, John C. Forgie, Dominic Rochefort, Dean D. MacNeil

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverchargeBattery (electricity)Software portabilityBattery packEnergy storageNanotechnologyLithium (medication)Materials scienceComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries (LIBs) have revolutionized society by extending the portability of personal electronic devices. They have high energy density and good cycle life compared to other energy storage systems. The properties of the first generation of LIBs aroused the interest of scientists to improve upon them while expanding their applications. As a result, there have been a variety of chemistries in development for LIB.1 Due to this multitude of chemistries, LIBs can be tuned to suit a wide number of applications. Currently, they are not only limited to small portable electronic devices but include large-scale applications as well. Smart grids, electric vehicles can be powered by LIB packs.2 To make electric vehicles as popular as cellular phones amongst consumers, their LIBs must provide high energy without compromising the users’ safety. This energy can be increased by either raising the operating potential or the specific capacity. For safety, two levels should be considered; the single LIB cell and the pack design. The former implies the intrinsic thermal stability of the active material itself and its interaction with the other cell components, whereas the latter is associated to issues originating from differences in the state of charge (SOC) in each cell within the pack as well as the pack design itself. A difference in the SOC of individual cells may lead to an overcharge abuse condition causing local chemical and electrochemical reactions that might be extended to the whole pack. As a result, gas release or temperature increase can generate an out-of-control accelerated reaction. The consequences of such situations are more complicated in systems that dissipate heat inefficiently like LIB packs. To protect LIBs against overcharge, the use of safety mechanisms like redox-shuttles has been proposed.3 Redox-shuttles act electrochemically by carrying the excess current between the two electrodes in a cell during overcharge. Several redox-shuttles used as additives in common LIBs’ electrolytes have been reported.3 Moreover, when the benefit of redox shuttle protection can be incorporated into ionic liquids by functionalizing the ions with an electroactive moiety, the LIB’s safety is expected to be improved.4 The fundamental parameters identified above can be evaluated by Accelerating Rate Calorimetry (ARC). It consists of simulating the same conditions of heat dissipation in an actual LIB pack where the heat generated from an eventual exothermic reaction is not very well dissipated from the initiation point, resulting in heat build-up in a small area. This can generate an out of control reaction. The ARC allows the investigation of these reactions under adiabatic conditions in order to understand and improve the thermal properties of the studied samples. In this presentation, a study of the thermal stability of different cathode materials will be reported. The investigated materials represent different chemistries, (LiCoO2, LiFePO4 and LiMn2-x NixO4), in order to understand the relationship between the structure and the thermal behaviour of cathode materials. Additionally, two imidazolium (EMIm)-based ionic liquids incorporating 2,5-di-tert-butyl-1,4-dimethoxybenzene were studied and will be presented; (DDB-EMIm-TFSI) and (DDB-EMIm-PF6). Their electrochemical behaviour in Lithium-ion cells and their thermal properties were investigated . References: 1. J. B. Goodenough and Y. Kim, Chemistry of Materials, 2009, 22, 587-603. 2. V. Etacheri, R. Marom, R. Elazari, G. Salitra and D. Aurbach, Energy & Environmental Science, 2011, 4, 3243-3262. 3. Z. H. Chen, Y. Qin and K. Amine, Electrochimica Acta, 2009, 54, 5605-5613. 4. J. C. Forgie, S. El Khakani, D. D. MacNeil and D. Rochefort, Physical Chemistry Chemical Physics, 2013, 15, 7713-7721.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,009
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,008

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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
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