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Enregistrement W2307173150 · doi:10.1149/ma2014-04/2/246

Characterization and Development of High Energy Density & Lifetime Li-Ion Cathode Materials Via Core-Shell Structured Cathodes

2014· article· en· W2307173150 sur OpenAlexaff
John Camardese, Eric McCalla, Aaron Rowe, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeElectrolyteMaterials scienceBattery (electricity)Faraday efficiencyLithium (medication)OxideIonChemical engineeringNanotechnologyChemistryElectrodeMetallurgyPhysical chemistryThermodynamicsPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current state of the art cathode materials such as LiCoO2, Li[NixMnxCo(1-2x)]O2 or Li[Li(1/3-2x)Ni(x)Mn(2/3-x/3)]O2 ,0≤x≤½, cannot individually meet the needs of next generation cathodes for lithium-ion battery applications. New electrolyte systems or new cathode chemistries beyond the traditional layered oxides have been extensively researched to meet the demands of next generation materials. Improving electrolytes with additives has been shown to improve lifetime, but fail to address energy density, while new high potential cathode chemistries exhibit the possibility of increased energy density, but at the expense of the electrolyte and lifetime. A complementary approach to electrolyte additives and high potential cathodes is core-shell cathodes using the extensively studied library of layered oxides as candidates for the core and shell. For high energy density the core of a core-shell material has superior energy density. Often, high energy density materials exhibit extensive parasitic reactions with the electrolyte, reducing lifetime. These parasitic reactions might be greatly reduced by encapsulating the core in different cathode compositions that show less parasitic reactions with the electrolyte. The extent of the parasitic reactions on layered oxides was previously quantified with high precision chargers (HPC) providing precise measurements of coulombic efficiency (CE). Figure 1 shows the CE and discharge capacity versus cycle number for many common layered oxide cathode materials previously measured with HPC.1–3 This data was used to screen for candidate materials for the core and shell of core-shell cathodes. The effect of the shell thickness was examined in this study. Optimally, the shell coating should be as thin as possible. If the shell of the particles is too thick then energy density is sacrificed; alternatively, if the shell coverage is thin and incomplete then parasitic reactions between the electrolyte and the core can occur, reducing lifetime. Cathode materials were developed in a standard two-step process.4 The thickness of the shell in the precursor materials was controlled by altering the precipitation time for the core and shell. The thickness of the shell was determined by modeling the absorption of X-rays by the shell coating observed in the diffraction patterns of core-shell materials.5 Figure 2 shows precursors with a Ni0.5Mn0.5(OH)2 core and Ni0.17Mn0.83(OH)2shell developed with a core to shell mole ratio of 1:1 The shell thickness was determined to be 1.77 μm for a 7.9 μm diameter particle. The precursors were developed into core-shell cathode materials via calcination at various temperatures, times and lithium content. Discussion will include electrochemical results of coin cells utilizing core-shell cathodes and standard electrolyte formulations tested using HPC. XRD, SEM and EDS results showing the effects of high temperature calcination on the morphology and core and shell composition will also be presented to show the effects of calcination on the core and shell of the cathode materials. References 1. A. J. Smith, J. C. Burns, D. Xiong, and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 158, A1136 (2011). 2. A. J. Smith, J. C. Burns, S. Trussler, and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 157, A196 (2010). 3. Aaron W. Rowe, Eric McCalla, John Camardese, and Jeff R. Dahn, J. Electrochem. Soc.(Submitted). 4. John Camardese, Eric McCalla, Daniel W. Abarbanel, and Jeff R. Dahn, Chem. Mater.(to be Submitted). 5. John Camardese, Eric McCalla, Daniel W. Abarbanel, and Jeff R. Dahn, Chem. Mater. (to be Submitted).

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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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