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Enregistrement W2343786657 · doi:10.1149/ma2016-03/2/1161

The Application of Atomic Layer Deposition in Lithium-Ion Batteries

2016· article· en· W2343786657 sur OpenAlexaff
Biqiong Wang, Jian Liu, Biwei Xiao, Yang Zhao, Ruying Li, Tsun‐Kong Sham, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtomic layer depositionMaterials scienceThin filmLithium (medication)NanotechnologyElectrolyteAmorphous solidFabricationDeposition (geology)ElectrodeNanocompositeElectrochemistryOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries (LIBs) have been considered a promising energy storage system for various applications such as electric vehicles (EVs) and plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs). Intensive studies have been focused on improving LIBs in terms of power and energy density, cycling lifetime, safety characteristics, and cost. Atomic layer deposition (ALD) emerges as a powerful technique for addressing these issues due to its exclusive advantages over other thin film deposition techniques. Based on a self-limiting growth mechanism, ALD enables ultra uniform and conformal deposition of thin films and provides exquisite control of the thin film thickness down to angstrom. The advantages stand out more on high-aspect-ratio three-dimensional (3D) substrates due to the nature of the gas phase reactions [1, 2]. In LIBs, We first employed ALD to design nanocomposites used as electrode or solid-state electrolyte (SSE) materials, which can further be applied in the fabrication of 3D all-solid-state microbatteries [3]. Another application of ALD in LIBs is to deposit the ultra thin film on the electrode material as a surface modification in order to promote the performance of LIBs [4]. Our work also focuses on the development of lithium phosphate and lithium tantalum as SSE by ALD [5, 6]. The ALD processes have been established for both materials. LiOtBu is used as the lithium source. The as prepared thin films exhibit an amorphous structure. Electrochemical measurements are applied to characterize the ionic conductivity of these two thin films, which reaches an order of 10-8 scm-1. In addition, our work summarizes our recent study of engineering electrode/electrolyte interfaces by ALD. The complete surface coating acts an effective protection from the undesired side reactions (metal dissolutions in some cathode materials) and thus improves the capacity retention [6, 7]. The negligible thickness of the thin film allows ions to pass through. Besides, ALD prepared SSE (LiTaO3) as coating layers even benefits the transporting of lithium ions compared with simple binary oxide coatings such as Al2O3. [4] Furthermore, coatings with good toughness restrain the volume change of the electrode materials upon cycling, preventing pulverization. [8] We have been purposely developing different materials by ALD and combining them with LIBs. Lithium protection via ALD is another focus of our research. With fairly high energy density, lithium metal suffers from parasitic reactions with solvents, contaminations, and shuttled active species in the electrolyte. It has been reported that applying a thin chemical protection layer is a practical solution towards stabilizing lithium metal anodes in battery performances [9]. It has proven that ALD is a critical resort in the advances of next-generation LIBs in the future. [1] X. Meng, X. Yang, X. Sun, Adv. Mater. 2012, 24, 3589–3615 [2] J. Liu, X. Sun, Nanotechnology 2015, 26, 024001 [3] J. Liu, M. Banis, Q. Sun, A. Lushington, R. Li, T. K Sham, X. Sun, Adv. Mater. 2014, 26, 6472-6477 [4] X. Li, J. Liu, M. Banis, A. Lushington, R. Li, M. Cai, X. Sun, Energy Environ. Sci. 2014, 7, 768-778 [5] B. Wang, J. Liu, Q. Sun, R. Li, T. K Sham, X. Sun, Nanotechnology 2014, 25, 504007 [6] J. Liu, M. Banis, X. Li, A. Lushington, M. Cai, R. Li, T. K. Sham, X. Sun, J. Phys. Chem. C 2013, 117, 20260-20267 [7] B. Xiao, J. Liu, Q. Sun, B. Wang, M. Banis, D. Zhao, Z. Wang, R. Li, X. Cui, T. K. Sham, X. Sun, Adv. Sci. 2015, 1500022 [8] D. Wang, J. Yang, J. Liu, X. Li, R. Li, M. Cai, T. K. Sham, X. Sun, J. Mater. Chem. A 2014, 2, 2306-2312 [9] A. Kozen, C. Lin, A. J. Pearse, M. A. Schroeder, X. Han, L. Hu, S. Lee, G. W. Rubloff, Malachi Noked, ACS. Nano. 2015, 9, 5884-5892

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
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
Publié2016
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