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Enregistrement W2281365726 · doi:10.1149/ma2014-04/3/588

The Impact of High-Voltage Electrolyte Additives and Solvents to 4.7 V Determined Using Isothermal Microcalorimetry

2014· article· en· W2281365726 sur OpenAlexaff
Laura E. Downie, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteIsothermal microcalorimetryFaraday efficiencyIsothermal processEthylene carbonateCalorimeter (particle physics)Materials scienceLithium (medication)ChemistryChemical engineeringOpen-circuit voltageAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryOrganic chemistryVoltageThermodynamicsPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of electrolyte additives in lithium ion batteries can extend cycle life, increase coulombic efficiency, and reduce parasitic reactions [1]. Here, high resolution isothermal microcalorimetry [2, 3] is used to determine the impact of high-voltage electrolyte additives and solvents as a function of voltage up to 4.7 V in Li[Ni 0.4 Mn 0.4 Co 0.2 ]O 2 (NMC442)/graphite pouch cells. Transitioning to increasingly higher upper cutoff voltages has proved difficult as many additives and solvents are unstable at such high potentials and the parasitic degradation of these components result in severely decreased lifetimes. The voltage-dependent impact of electrolyte additives, additive blends, and solvents that have shown to result in high coulombic efficiencies, reduced electrolyte oxidation, and other parasitic reactions, will be explored. Such components include additives such as vinylene carbonate (VC), methylene methanedisulfonate, ethylene sulfate, trimethylene sulfate, and others, as well as a variety of fluorinated solvents. By comparing the heat flow of cells that vary only in electrolyte composition during cycling and open circuit conditions, the effect of the additive on the parasitic heat during the entire potential range is obtained in a short, simple experiment. A TA instruments TAM III isothermal calorimeter equipped with twelve microcalorimeters was used for these measurements. The accuracy of the microcalorimeter used (< ±1 mW) allows for a highly sensitive differentiation between cells. Figure 1 shows the heat flow versus voltage for four machine-made 260 mAh NMC442/graphite pouch cells cycling at 10 mA (C/26) at 40 o C with different additive blends. At this current, the contributions of entropy and polarization to the total heat flow are nearly identical between cells, such that any differences in measured heat are attributable to differences in parasitic heat. Figure 1 shows exceptional differences in the heat flow between the first charge (left) and subsequent charges (the fourth charge is shown as an example, right). The cells which produce the most heat during the first charge to 4.7 V have the smallest heat flow at the same potential for subsequent cycles. This is attributed to passivation-type reactions which, while initially producing vast amounts of heat, result in a reduction of parasitic reactions over the remainder of the cell life. Figure 1 also shows that the electrolyte blends with sulfur-containing additives reduce parasitic reactions compared to 2% VC-containing cells above 4.4 V, and continue to reduce these reactions with increasing state of charge. Similar results will be presented for a variety of high-voltage additives and solvents. While these electrolyte additives and solvents can reduce the heat due to parasitic reactions, the overall parasitic heat is still substantial at high potentials, as seen in Figure 1 by the dramatically increasing heat flow above 4.4 V. The results presented here clearly show the impact of high-voltage electrolyte additives and solvents and directly determine their optimal potential ranges to minimize parasitic reactions and therefore extend cell lifetimes. References [1] J.C. Burns, et al., J. Electrochem. Soc. , 160 , A1451 (2013) [2] L. J. Krause, et al., J. Electrochem. Soc. , 159 , A937–A943 (2012). [3] L.E. Downie, et al., ECS Electrochem. Lett. , 2 , A106 (2013).

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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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Résumé présentoui

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