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Enregistrement W2344813668 · doi:10.1149/ma2016-03/2/934

Reporting on the Unusual Electrochemical Performance of the Low Temperature Orthorhombic Phase of Lithium Iron Silicate

2016· article· en· W2344813668 sur OpenAlexaff
Majid Rasool, Thomas Feldmann, Hsien‐Chieh Chiu, Xia Lu, Nicolas Brodusch, Raynald Gauvin, Karim Zaghib, George P. Demopoulos

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensHydro-QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthorhombic crystal systemMonoclinic crystal systemElectrochemistryCathodeMaterials scienceLithium (medication)OrthosilicateSilicatePhase (matter)Chemical engineeringAnodePhase transitionNanocompositeInorganic chemistryNanotechnologyElectrodeCrystallographyChemistryCrystal structurePhysical chemistryThermodynamicsTetraethyl orthosilicateOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium transition metal silicates Li2 M SiO4 ( M = Fe, Mn, Co, etc.) have been under intense research due to their double theoretical capacity of 330 mAh/g compared to LiFePO4 (170 mAh/g)1,2,3 . Their development as cathode materials however has been hampered due in part of their rich polymorphism and phase transitions occurring during cycling not allowing full capacity storage and reversible retention. In this work we focus on the electrochemistry of lithium iron silicate (LFS) 5-8. Almost all previous studies have focused solely on the electrochemistry of the high temperature monoclinic phase (m-LFS). According to these studies4,5,8, the monoclinic phase undergoes electrochemically-induced phase transition during cycling to thermodynamically stable low-temperature orthorhombic phase (o-LFS). This prompted us to take a deep look into the structural and electrochemical behavior of the latter phase as it might hold the key in designing high performance lithium iron orthosilicate cathodes. During this investigation we discovered that upon galvanostatic cycling, the specific capacity of an o-LFS/C nanocomposite cathode exhibited gradual increase from 40 to 165 mAh/g and a shift in Li-storage mechanism from solid solution to biphasic type. This intriguing behavior is currently the subject of further characterizations to elucidate the underlying phenomena that can have significant implications to the development of high energy density LIB cathode materials. References Islam, M.S., et al., Silicate cathodes for lithium batteries: alternatives to phosphates? Journal of Materials Chemistry, 2011. 21(27): p. 9811-9818. Zaghib, K., et al., Review and analysis of nanostructured olivine-based lithium recheargeable batteries: Status and trends. Journal of Power Sources, 2013. 232: p. 357-369. Ferrari, S., et al., Electrochemistry of orthosilicate-based lithium battery cathodes: a perspective. Physical Chemistry Chemical Physics, 2014. 16(22): p. 10353-10366. Masese, T., et al., Relationship between Phase Transition Involving Cationic Exchange and Charge–Discharge Rate in Li2FeSiO4. Chemistry of Materials, 2014. 26(3): p. 1380-1384. Lu, X.; Wei, H. J.; Chiu, H. C.; Gauvin, R.; Hovington, P.; Guerfi, A.; Zaghib, K.; Demopoulos, G. P. Rate-dependent phase transitions in Li2FeSiO4 cathode nanocrystals. Sci Rep-UK 2015, 5, 8599. Arthur, Z.; Chiu, H.-C.; Lu, X.; Chen, N.; Emond, V.; Zaghib, K.; Jiang, D.-T.; Demopoulos, G. P. Spontaneous reaction between uncharged lithium iron silicate cathode and LiPF6-based electrolyte Chem Commun 2016, 52, 190-193. Lu, X.; Chiu, H.-C.; Bevan, H. K.; Jiang, D.-T.; Zaghib, K.; Demopoulos, P. G. Density functional theory insight into the structure stability and Li diffusion properties of monoclinic and orthorhombic Li2FeSiO4 cathodes. J Power Sources 2016, In revision. Lu, X.; Chiu, H.-C.; Arthur, Z.; Zhou, J. G.; Wang, J.; Chen, N.; Jiang, D.-T.; Zaghib, K.; Demopoulos, G. P. Quasi-equilibrium Li storage in metastable Li2FeSiO4 cathode. 2016, Under review.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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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