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Enregistrement W2311702316 · doi:10.1149/ma2014-02/5/347

The Effect of High Charge Rate Cycling on Coulombic Efficiency Measurements

2014· article· en· W2311702316 sur OpenAlexaffabout
John C. Burns, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFaraday efficiencyWork (physics)ChemistryIonLithium (medication)CyclingAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsMaterials scienceElectrodePhysicsElectrochemistryPhysical chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent work has shown good correlation between short term measurements of the coulombic efficiency and long term capacity retention during relatively slow cycling (greater than 20 hours per cycle) and high temperature (above room temperature) [1-3] using the High Precision Charger built at Dalhousie University which is able to measure coulombic efficiency to < 0.01% error [4]. Smith et al. [5] studied how the charge rate impacts the coulombic efficiency in commercial cylindrical cells of different positive electrodes and graphite negative electrodes at different temperatures. This work showed that the departure of the coulombic efficiency from the ideal value of 1.00000 was dependant on the time of one cycle and independent of charge rate for slow rates and elevated temperatures. This work could not investigate the dependence of coulombic efficiency on high charge rates due to limitations of the equipment. Smith et al. [5] showed that as the charge rate of Li-ion cells was increased from ~C/100 to ~C/20, the coulombic efficiency (CE) increased such that (1 – CE) = k*t, where k is a constant that increases with temperature and t is the time of one charge-discharge cycle. Extending this idea to higher cycle rates means that at very high rates the coulombic efficiency approaches 1.00000 since there is very little time per cycle for degradation. However, it is well known that lithium plating can occur at high charge rates with graphite negative electrodes [6, 7] and this would lower the coulombic efficiency. It has been shown that the coulombic efficiency of plating and stripping metallic lithium from graphite electrodes is 0.97-0.98 [8] compared to the coulombic efficiency of intercalating and de-intercalating lithium from a graphite electrode which is > 0.995 [9]. Therefore as the charge rate continues to increase past the onset of lithium plating, the coulombic efficiency should begin to depart further from 1.00000 as a larger fraction of the lithium is involved in plating/stripping instead of intercalation/de-intercalation reactions. Figure 1 shows CE versus charge rate results for two temperatures that shows the time dependent degradation regime at low rates on the left (low rates) and the regime governed by lithium plating on the right (high rates). This study will show results of high charge rate cycling on Li[Ni1/3Mn1/3Co1/3]O2 (NMC)/graphite cells at different temperatures to more thoroughly understand the shape of these curves and the impact of lithium plating on precision measurements of coulombic efficiency and endpoint capacity slippage. This behavior needs to be well understood as many applications for Li-ion batteries, including electrified vehicles, desire high charge rates. References: [1] J.C. Burns, G. Jain, A.J. Smith, K.W. Eberman, E. Scott, J.P. Gardner, and J.R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 158, A255-A261 (2011). [2] J.C. Burns, N.N. Sinha, D.J. Coyle, G. Jain, C.M. VanElzen, W.M. Lamanna, A. Xiao, E. Scott, J.P. Gardner, and J.R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 159, A85-A90 (2012). [3] A.J. Smith, H.M. Dahn, J.C. Burns, and J.R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 159, A705-A710 (2012). [4] HPC [5] A.J. Smith, J.C. Burns, and J.R. Dahn, Electrochem. Solid-State Lett., 13, A177-A179 (2010). [6] S.S. Zhang, J Power Source, 161, 1385-1391 (2006). [7] W. Lu, C.M. Lopez, N. Liu, J.T. Vaughey, A. Jansen, and D.W. Dees, J. Electrochem. Soc., 159, A566-A570 (2012). [8] L.E. Downie, L.J. Krause, J.C. Burns, L.D. Jensen, V.L. Chevrier, and J.R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 160, A588-A594 (2013). [9] A.J. Smith, J.C. Burns, X. Zhao, D. Xiong, and J.R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 158, A447-A452 (2011).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,327 · 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
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