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Enregistrement W2265934442 · doi:10.1149/ma2014-04/1/145

Invited Presentation: 4.7 V Li-ion cells: Nonsense or Possibility

2014· article· en· W2265934442 sur OpenAlex
J. R. Dahn, Laura E. Downie, D. Y. Wang, C. P. Aiken, Lin Ma, Rémi Petibon, John C. Burns, Jian Xia, John Camardese, Sirong Li

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteFaraday efficiencyIonElectrodeBattery (electricity)Materials scienceChemical engineeringChemistryThermodynamicsPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One way to improve the energy density of Li-ion cells is to use high voltage positive electrode materials like LiNi 0.5 Mn 1.5 O 4 [LNMO] or simply increase the upper cutoff potential when positive electrodes like Li[Ni x Mn x Co 1-2x ]O 2 [NMC] are used. This sounds simple, but there are numerous problems to overcome before high voltage Li-ion cells are a reality. Many literature reports of Li/LNMO and LTO/LNMO cells present very promising behavior. However, most of the reports show charge discharge cycling at high rates, where many cycles can be accumulated in a short period of time. In such experiments, authors are able to “beat the clock” on parasitic electrolyte oxidation reactions which occur in cells. We recently showed using storage experiments on LTO/LNMO cells that electrolyte oxidation, as evidenced by rapid self discharge, is a huge problem [1, 2] that is ignored in most literature reports. In this paper we discuss a number of the problems that occur in LTO/LNMO cells and high voltage graphite/NMC cells. These include: 1. Impedance increase at the positive electrode as the potential increases due to parasitic reactions. 2. Increases in parasitic heat as a function of cell voltage as measured using isothermal battery microcalorimetry 3. Increases in gas evolution as a function of cell potential, even when fluorinated solvents are used. 4. Decreases in coulombic efficiency as cell potentials increase. 5. Etc. The results above paint a bleak picture about the future of Li-ion cells that can operate at 4.7 V. Next, partial solutions to the problems above will be presented: a) Electrolyte additives that can stabilize positive electrode impedance increases during high potential cycling will be discussed. b) Electrolyte additives that can dramatically reduce parasitic heats evolved at high potentials will be discussed. c) Materials that can dramatically lower electrolyte oxidation reactions at the surface of the positive electrode and are suitable as “shells” in core-shell materials will be discussed. d) Electrolyte additives that can reduce gas evolution at high potential will be discussed. e) Etc. These encouraging results provide hope that real solutions can be found.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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