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Enregistrement W2306951571 · doi:10.1149/ma2014-02/5/324

A Comparative Study of Sulphur-Containing Electrolyte Additives on the Reactivity Between Electrolytes and Charged Electrodes Using Accelerating Rate Calorimetry (ARC)

2014· article· en· W2306951571 sur OpenAlexaff
Lin Ma, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSolid-state spectroscopy and crystallography
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteEthylene carbonateGraphiteElectrochemistryElectrodeInorganic chemistryFaraday efficiencyCalorimetryDiethyl carbonateChemistryMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Recently, electrolyte additives have attracted much attention because they can help improve the lifetime of lithium-ion batteries1,2. Among them, sulphur-containing electrolyte additives are very promising. For example, 1,3,2-dioxathiolane-2,2-dioxide (DTD)1 and prop-1-ene-1,3-sultone (PES)2 can help increase coulombic efficiency (CE) while 1,3,2-dioxathiane 2,2-dioxide (TMS)1 can limit gas production during formation. However, electrolyte additives may have an effect on Li-ion battery safety because these additives modify the interfaces between the electrode materials and the electrolyte. In this work, the reactivity of lithiated graphite or delithiated Li(Ni1/3Mn1/3Co1/3)O2 (NMC) with control electrolytes (1M LiPF6 ethylene carbonate (EC):ethyl methyl carbonate (EMC) 3:7 wt% ratio) or electrolytes containing several sulphur-containing additives was studied, respectively, using accelerating rate calorimetry (ARC). Experimental The ARC sample preparation process was similar to that reported before3. 2325 coin type pellet cells were made using control electrolyte and charged to 4.2 V for the NMC electrodes or discharged to 0.0 V for the graphite electrodes using the protocol described in Reference 3. The ratios between charged electrode materials and electrolyte were 94 mg:30 mg and 140 mg:140 mg for NMC electrodes and graphite electrodes, respectively. The single-point BET surface areas of the graphite and NMC powders were measured with a Micromeritics Flowsorb 2300 instrument. Results and Discussion Table 1 shows the specific surface area results for the NMC and graphite materials used in this experiment. Figure 1 shows the molecular structures of the electrolyte additives were used in this experiment. Figure 2 shows the self-heating rate (SHR) versus temperature for the reaction of lithiated graphite or delithiated NMC with different electrolyte additives. Although there is a short-lived exothermic observation at 50°C, 5% DTD decreases the SHR for lithiated graphite. TMS causes a small exothermic peak at around 75°C but the SHR is very small. Both 5% DTD and 5% TMS help eliminate the exothermic peak at around 100°C resulting from the decomposition of metastable solid electrolyte interface (SEI)4. Furthermore, 2% PES does not dramatically increase the reactivity of the delithiated NMC with electrolyte from the starting temperature to around 250°C and PES helps decrease the SHR compared with the control electrolyte after 250°C. Further experiments showing the impact of these additives in combination with other additives like VC will be reported. In summary, some sulphur-containing electrolyte additives which show good electrochemical performance, such as DTD, TMS etc., should not compromise the safety of lithium-ion batteries. References 1. J. Xia, N. N. Sinha, L. P. Chen, and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 161, A264–A274 (2014). 2. J. Xia, L. Ma, C. P. Aiken, K. J. Nelson, L. P. Chen and J. R. Dahn, submitted for publication. 3. J. Jiang, K. W. Eberman, L. J. Krause, and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 152, A1879–A1889 (2005). 4. M. N. Richard and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 146, 2068–2077 (1999).

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,256 · 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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