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Enregistrement W2341440680 · doi:10.1149/ma2014-02/5/273

Compression of Si Alloy Electrodes to Increase Li-Ion Battery Energy Density

2014· article· en· W2341440680 sur OpenAlexaff
Zhijia Du, R. A. Dunlap, M. N. Obrovac

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrodeComposite materialVolume (thermodynamics)AnodeSlurryCoatingCalenderingChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Si is attractive for use in high energy density anode materials due to its high volumetric capacity of 2194 Ah/L (corresponding to Li15Si4) [1]. The volume expansion of Si can be diluted to improve cycle life by the use of active/inactive composite electrode materials [2, 3]. However, electrode processing conditions also plays an important role in performance improvement. For commercial energy cells, the electrode stack should have high energy density. Therefore, electrode compression or calendering is widely practiced in industry to increase energy density [4]. Si-based materials are typically hard and brittle and cannot be readily calendered. Therefore such coatings can have high porosities, which can result in low energy density. Here, we present a facile and viable method for the compression of Si alloy electrodes while maintaining their high volumetric capacity, low volume expansion and good cycling performance. Experimental Electrode slurries were made by mixing specific ratios of 3M L-20772 Si alloy [5] and LiPAA (Polyacrylic acid) solution in distilled water with/without the addition of SFG6L graphite (28% by weight). The slurries were coated on Cu foil using a 0.004 inch gap coating bar and dried at 120oC in air for 1 h. The electrode foils were then passed through a calender for calendering to ~20% prorosity. The electrode pore volume was the difference of the total coating volume minus the solids volume. Electrodes were assembled into 2325 size coin-type cells using 1M LiPF6 dissolved in EC:DEC:FEC (3:6:1 vol%) solution. Two Celgard separators and a lithium foil counter/reference electrode were used. Electrode thicknesses were measured to within ± 1μm with a Mitutoyo 293-340 precision micrometer. The morphology of electrodes was studied using the Phenom G2 pro desktop SEM. Results The porosity of an uncalendered Si alloy / LiPAA 91/9 w/w electrode is about 56%. When it is fully lithiated coin cell is disassembled, it was found the entire coating had expanded by 96% and the porosity was calculated to be 57%. Therefore the alloy does not expand into the available porosity in the coating. Instead, as shown in Figure 1, as the alloy expands by 96%, the pores expand by the same amount. The large volume fraction porosity in such electrodes makes their volumetric capacity relatively low (624 Ah/L). To increase the volumetric capacity, electrodes with various formulations were calendered to ~20% porosity. Figure 2 shows the cycling performance of some of these electrodes. Clearly, calendering has a detrimental effect on the cycling performance of Si alloy electrodes when graphite is not present. By adding graphite in the electrode, the cycling excellent cycling can result. Moreover the volumetric coating capacity is increased to 957 Ah/L while overall volume expansion is reduced to only 64%. In this manner high volumetric capacity, low volume expansion alloy electrodes with excellent cycling characteristics can be obtained. Mechanisms of volume expansion in alloy coatings and methods of improving volumetric capacity and lowering volume expansion will be discussed. References [1] M. N. Obrovac and L. Christensen, Electrochem. Solid-State Lett., 7, (2004) A93. [2] M.N. Obrovac, L. Christensen, Dinh Ba Le and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 154, (2007) A849. [3] O. Mao, R. L. Turner, I. A. Courtney, B. D. Fredericksen, M. I. Buckett, L. J. Krause and J. R. Dahn, Electrochem. Solid-State Lett., 2, (1999) 3. [4] T. Marks, S. Trussler, J. Smith, D. Xiong and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 158, (2011) A51. [5] L. Christensen, D. Ba Le, J. Singh and M.N. Obrovac, 3M Alloy Anode Materials, 27th International Battery Seminar & Exhibit, Ft. Lauderdale FL, March 15-18, 2010. http://multimedia.3m.com/mws/mediawebserver?mwsId=SSSSSufSevTsZxtUo8mv4x_1evUqevTSevTSevTSeSSSSSS--&fn=AnodeTechPaperPowerConf.pdf

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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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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