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Enregistrement W2307359623 · doi:10.1149/ma2016-03/1/37

In Operando Studies for the Strategic Development of High Performance Lithium/Sulfur Batteries

2016· article· en· W2307359623 sur OpenAlexaff
Chi-Su Kim, Hugues Marceau, Pierre Hovington, Wen Zhu, Andrea Paolella, Abdelbast Guerfi, Ashok K. Vijh, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteRaman spectroscopyNanotechnologyBattery (electricity)Chemical engineeringMaterials scienceChemistryElectrodePhysical chemistryThermodynamicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Li-S battery has attracted intensive attentions during the past decades as a strong candidate that may overcome the limit of current lithium-ion battery technology. In spite of its promises, a number of challenges still remain unsolved hindering the commercialization of Li-S batteries in near future, especially for the EV applications. It is generally accepted that the technical problems of Li-S battery are related with the intrinsic nature of conversion reactions, like low conductivity, poor diffusivity and significant morphology change, along with the unique properties of sulfur chemistry which include high solubility and strong reactivity of polysulphide species in organic solvents. However, fundamental mechanisms behind the limited performance of Li-S batteries are not fully understood and remain controversial according to the analytical methods and the specific experimental conditions. Since the charge-discharge electrochemical reaction in Li-S batteries involves complicated chemical reactions in bulk electrolyte, ex-situ analysis does not reflect the actual situation inside the battery, due to the rapid re-equilibrium of the reaction species during the sample preparation process and even during the observation period. Moreover, high volatility of elemental sulfur (S8) often leads to the misinterpretation of characterization results which are obtained in the vacuum condition or with high temperature treatment. In this study, Li/S cells were investigated with operando techniques using Scanning Electron Microscope (SEM), Ultraviolet-Visible absorption spectroscopy (UV-Vis) and Raman spectroscopy. All-solid-state polymer electrolytes were employed to design the operando cells, which allowed a real time observation of SEM images and a speciation by UV-VIS and Raman without needs for the solvent dilution. The operando SEM successfully visualizes the cross-section of Li/S polymer cell and reveals the evolution of morphology changes with cycles, as well as the aging mechanism including the migration of sulfur species and irreversible loss of active materials out of the cathode electrode. Appearance of elemental sulfur is clearly observed beyond 2.3V in the middle of charge process. The non-destructive operando UV-VIS spectroscopy demonstrates the evolution of characteristic absorption bands with progress of discharge and charge, and shows the accumulation of soluble sulphides in the electrolyte, not only high order polysulfides but also less soluble Li2S, over cycling. The inverse relationship between the intensity of S4 2- and S6 2- bands in UV-VIS spectroscopy implies that the charge and discharge reactions take place through different pathways; the formation of S4 2- is prominent during discharge and shuttle reactions, while S6 2- is more prevailing during charge.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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