Electrochemical and Transport Properties of Ions in Mixtures of Electroactive Ionic Liquid and Propylene Carbonate with a Lithium Salt for Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Here, we report on the electrochemistry and transport of ions in mixtures of carbonates and an electroactive ionic liquid, in which lithium bis(trifluoromethylsulfonyl)imide (Li[NTf 2 ]) is dissolved. The electroactive ionic liquid was obtained by linking a ferrocene moiety to the [NTf 2 ] −, resulting in a redox anion (ferrocenylsulfonyl(trifluoromethylsulfonyl)imide, [FcNTf] − ) that can be used as a redox shuttle additive in Li-ion battery electrolytes. Electrochemical and transport properties of the [FcNTf] − electroactive anion and of Li + are investigated by ionic conductivity, cyclic voltammetry, and self-diffusion PFGSE NMR measurements. The study of the transport properties demonstrates the formation of solvated species and ion aggregation which affects the electrochemical behavior of the [FcNTf] − anion. This study highlights that the fractional lithium ion and total ionic conductivity were significantly decreased with a high concentration of ionic liquid and lithium salt. Finally, the electroactive ionic liquid was applied in lithium-ion cells as a proof of concept of their use as redox shuttles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».