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Enregistrement W2261971010 · doi:10.1149/ma2014-01/16/750

Effect of Doping and Preparation Methods in Solid Electrolyte for Lithium Batteries

2014· article· en· W2261971010 sur OpenAlexaff
Faith R. Beck, Martin Dontigny, Karim Zaghib, Donghai Wang, M. Paranthaman, John B. Goodenough, A. Manivannan

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonic conductivityMaterials scienceElectrolyteConductivityDielectric spectroscopyTetragonal crystal systemLithium (medication)Analytical Chemistry (journal)Fast ion conductorDopingElectrochemistryPhase (matter)Inorganic chemistryChemistryElectrodePhysical chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, solid electrolytes with reasonable room temperature lithium ionic conductivity are being examined for high energy density batteries with safe operation. Several solid state electrolytes based on sulfides and oxides have been investigated [1]. Among them, Garnet phase materials have shown significant improvement in conductivity [2]. Garnet has cubic and tetragonal phases of which the cubic is high temperature with a high ionic conductivity value of 10-4 S/cm [3]. Several doped compositions have also been reported in order to improve the cubic phase ionic conductivity [4]. LLTO Perovskite system has also been reported for high ionic conductivity value of 10-4 S/cm [5,6]. Currently, we have synthesized a Ti, Cr, Ta doped Li7La3Zr2O12and LLTO by a simple Pechini process to investigate their ionic conductivities. A Pechini method was used to synthesize these compoundsusing nitrate salts, ethylene glycol and citric acid in a 38:36:26 ratio respectively in de-ionized water. The samples were dried in an oven overnight at 120°C and then heat-treated at different temperatures to achieve the desired phases. The optimized product was heat treated at 1000°C for six hours, pelletized and then sintered again at higher temperatures (1200°C) to perform the ionic conductivity measurements using impedance spectroscopy. Samples were characterized by XRD for phase analysis and electrochemical impedance performance has been investigated under varying temperatures and voltages. The effect of doping on the phase transition in LLZO and LLTO will be presented. Figure 1 shows the impedance plot for the Ta doped garnet (Li7La3Zr1.5Ta.0.5O12) at room temperature. Ionic conductivity value of 1.27(x10-4) S/cm has been obtained. Detailed impedance measurements on systematic doping of Ti, Cr, Ta etc. in LLZO and LLTO phases using various sample preparation conditions, various ohmic contacts for the pellets will be discussed. Figure. 1 Impedance plot for Li7La3Zr1.5Ta0.5O12 at room temperature. Acknowledgements This work has been supported by the US Dept. of Energy/NETL, EERE program. FRB acknowledges Oak Ridge Institute for Science and Education (ORISE) fellowship. References [1] J.W. Fergus, Journal of Power Sources, 195 (2010) 4554-4569. [2] E. Rangasamy, J. Wolfenstine, J. Sakamoto, Solid State Ionics 206 (2012) 28-32. [3] I. Kokal, M. Somer, P.H.L. Notten, H.T. Hintzen, Solid State Ionics 185 (2011) 42-46. [4] Y. Jin, P.J. McGinn, Journal of Power Sources 196 (2011) 8683-8687. [5] B. Antoniassi, A. H. M Gonzalez, S. L. Fernades, C. F. O. Graeff, Materials Chemistry and Physics 2011, 127, 51. [6] O. Bohnke, Q.N. Pham, A. Boulant, J. Emery, T. Salkus, M. Barre, Solid State Ionics 2011, 188, 144.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,294 · 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'admission1
Résumé présentoui

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