High-Throughput Combinatorial Analysis of Mechanical and Electrochemical Properties of Li[Ni<sub>x</sub>Co<sub>y</sub>Mn<sub>z</sub>]O<sub>2</sub> Thin Film Battery Material
Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion battery cathode material has been the subject of much research in both academia and industry in order to improve its electrochemical properties and cyclability. A prime candidate for replacing the relatively expensive and unstable LiCoO2, is the Lil[NiCoMn]O2 cathode material. Being a ternary material, the Li[NiCoMn]O2 has ample room for composition optimization. As such, extended investigations have been conducted to optimize the electrochemical properties of Li[NiCoMn]O2. However, there arose a need for the evaluation of the mechanical properties of Li[NiCoMn]O2 in order to remedy the deterioration of cathode cycle life due to stress development during repeated charge/discharge cycles. In this study, an efficient and high throughput combinatorial methodology is developed using sputter deposition technique and applied to the characterization of mechanical properties degradation of Li[NiCoMn]O2 as a result of repeated charge/discharge cycling. Co-sputter deposition of LiCoO2, LiNiO2, and LiMn2O4 compound targets was carried out in order to create the necessary concentration gradient to efficiently fabricate a Li[NiCoMn]O2 composition library. EDS analysis confirmed that the fabricated composition library encompassed a broad composition range of 20~80 at. % Ni content, 3~44 at. % Co content, and 5~50 at. % Mn content. XRD analysis confirmed a layered α -NaFeO2 (R3-m) structure for all compositions. Mechanical properties characterization by nanoindentation was carried out pre and post five charge/discharge cycles conducted via voltammetry sweep cycles between 2.5V and 4.5V at a scan rate of 1mV/s. Elastic modulus and hardness values pre and post charge/discharge cycles were found to both exhibit a strong composition dependency; Ni-rich compositions exhibited highest hardness values of 12GPa and Mn-rich compositions exhibited highest modulus values of 170GPa pre charge/discharge cycling. However, post charge/discharge cycling nanoindentation results indicated that Mn-rich compositions were characterized to have highest retention of its mechanical properties whereas the properties degraded more significantly for Ni-rich and Co-rich compositions. Electrochemical performance was analyzed at Ni-rich Li[Ni0.80Co0.10Mn0.10]O2, Co-rich Li[Ni0.40Co0.50Mn0.10]O2, and Mn-rich Li[Ni0.60Co0.03Mn0.37]O2, Li[Ni0.45Co0.10Mn0.45]O2, and Li[Ni0.33Co0.30Mn0.37]O2 compositions. Overall, a strong correlation for enhanced mechanical properties retention leading to superior discharge capacity retention was found with high Mn compositions demonstrating both superior mechanical properties retention and discharge capacity retention. Li[Ni0.33Co0.30Mn0.37]O2 composition, which retained 50% and 38% of its hardness and elastic modulus after cycling, demonstrated 90.61% discharge capacity retention after 20 cycles at 1C rate. Our results, obtained via the developed high throughput and efficient combinatorial analysis, indicate that the manganese rich compositions, which were characterized to have superior mechanical properties, demonstrate the best discharge capacity retention capability even after multiple charge/discharge cycles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».