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Enregistrement W2303684518 · doi:10.1149/ma2016-03/2/118

Study of the Expansion/Contraction Behavior of Si-Based Electrodes By Electrochemical Dilatometry

2016· article· en· W2303684518 sur OpenAlexaff
Alix Tranchot, Pierre‐Xavier Thivel, Hassane Idrissi, Lionel Roué

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor materials and interfaces
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrodeElectrolyteElectrochemistryFaraday efficiencyGraphiteComposite materialSiliconThermal expansionAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringOptoelectronicsChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The replacement of graphite by silicon as the active material in negative electrodes of Li-ion batteries is very attractive since the specific capacity of Si is 10 times higher than that of graphite. However, Si suffers from huge volume variation (up to ~300% vs 10% for C) during its lithiation. This leads to the electrode/particle cracking which induces electrical disconnections in addition to cause an instability of the solid electrolyte interface (SEI), resulting in poor cycle life and low coulombic efficiency. A precise evaluation of the expansion/contraction behavior of the Si-based electrodes upon cycling is thus highly relevant to develop more efficient electrode formulations. For this purpose, a simple and efficient method consists of integrating a contact displacement transducer to the electrochemical cell, which permits a measurement of any thickness change of the working electrode upon its charge and discharge as shown hereafter. In the present study, electrochemical dilatometry experiments are performed on silicon/carbon/carboxymethylcellulose (Si/C/CMC) composite electrodes. It is shown that the pH of the slurry (pH 7 vs. buffered pH 3) and the size of the Si particles (1-5 µm vs. 85 nm) have a major impact on their electrochemical performance ( Fig. 1 ) and their expansion/contraction behavior ( Fig. 2a-c ). During the first discharge (lithiation), a maximum electrode thickness expansion of ~130% is observed for the pH3-micro Si electrode ( Fig. 2b ). compared to ~330% for the pH7-micro Si electrode. ( Fig. 2a ). A lower irreversible expansion is also observed at the end of the 1 st cycle (~50% compared to ~180% for the pH7 electrode). It can be explained by the the formation of more cohesive (covalent) bonds between the Si particles and the CMC chains when the electrode is prepared with a slurry buffered at pH 3 , increasing the mechanical strength of the composite electrode and its ability to reversibly sustain the volume variations of the silicon particles. 1,2 However,when the 1-5µm Si is replaced by 85 nm Si, a very large and abrupt expansion/contraction of the electrode is observed (up to 500%, see Fig. 2c ), resulting in a significant decrease of the electrode cycle life ( Fig. 1 ). It may be related to the higher specific surface area and/or lower surface oxidation state of the nanosized Si powder, inducing a less efficient grafting of the CMC binder at the surface of the Si particles. 3 Additionaldilatometric experiments with oxidized Si nanoparticles and with different CMC amounts will be presented to address this issue. 1. D. Mazouzi, B. Lestriez, L. Roué, D. Guyomard. Silicon composite electrode with high capacity and long cycle life . Electrochem. Solid State Let. 12 (2009) A215-A2182. 2. A. Tranchot, P-X. Thivel, H. Idrissi, L. Roué. Impact of the slurry pH on the expansion/contraction behavior of silicon/carbon/carboxymethylcellulose electrodes for Li-ion batteries . J. Electrochem. Soc., submitted. 3. N. Delpuech, D. Mazouzi, N. Dupré, P. Moreau, M. Cerbelaud, J. S. Bridel, J.-C. Badot, E. De Vito, D. Guyomard, B. Lestriez, and B. Humbert. Critical Role of Silicon Nanoparticles Surface on Lithium Cell Electrochemical Performance Analyzed by FTIR, Raman, EELS, XPS, NMR, and BDS Spectroscopies . J. Phys. Chem. C 118 (2014) 17318−17331. Figure 1

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)0,000
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2016
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