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Enregistrement W2346082472 · doi:10.1149/ma2016-03/2/412

Prussian Blue Mg-Li Hybrid Batteries

2016· article· en· W2346082472 sur OpenAlexaff
Linda F. Nazar, Xiaoqi Sun, Victor Duffort, Patrick Bonnick

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrussian blueElectrolyteElectrodeElectrochemistryAnodeMaterials scienceChemistryInorganic chemistryChemical engineeringPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mg batteries have received attention as a potential candidate for energy storage. The main attraction relies on the use of a Mg negative electrode, which is inexpensive, safe to handle and store, and offers high volumetric energy density together with dendrite free deposition during electrochemistry processes.(1) However, sluggish Mg2+ diffusion in most solid structures has hindered development of the positive electrode material, and thus the entire system. Nevertheless, this issue can be addressed by coupling the Mg negative electrode with a Li insertion positive electrode through a dual-salt electrolyte, so that the advantages of the Mg anode is preserved and facile monovalent cation diffusion in the positive electrode is accomplished.(2) In this presentation, we will discuss two Mg-Li hybrid batteries that employ Prussian Blue analogues (PBA) with different water contents – Fe[Fe(CN)6]0.95·2.3H2O (23-PBA) and Fe[Fe(CN)6]0.95·0.7H2O (07-PBA) – as the positive electrode materials in the all phenyl complex (APC) (3) + LiCl dual salt electrolyte (Figure 1a). The PBA was specifically chosen due to its open tunnels in the crystal structure that provide various ion pathways, as well as robust Fe-CN bonds which ensure a high resistance to chlorine corrosion due to the electrolyte. The materials were tested at a current density of 10 mA g-1 (~ C/10, 1C = 1e-/PBA f.u.), resulting in ~ 130 mAh g-1 specific capacities for both PBAs. Two well defined voltage plateaus were observed at 2.6/2.0 V (vs. Mg) for 23-PBA and 2.3/2.0 V for 07-PBA (Figure 1b), associated with the two distinct Fe cations bound to C and N, respectively. The higher voltage observed for 23-PBA resulted from the additional stability of the lithiated phase resulting from coordinating the inserted Li+ with structural water. The ± 0.1 V voltage for metal stripping/plating on the Mg negative electrode (Figure 1b inset) suggests that the reduction of Li+, which would typically commence at -0.7 V, did not occur. Coulombic efficiency of 99% up to 300 cycles for 07-PBA was observed, in contrast to the much poorer performance of 23-PBA (Figure 1c). The lower capacity retention of 23-PBA originated from its structural water which remained in the material during the first cycle but dissolved into the electrolyte upon prolong cycling, as proven by ex-situ FT-IR. The detailed Li+ insertion mechanism was studied by in-situ XRD, where similar results were obtained for both materials. A decrease of cell parameter was observed on the higher voltage plateau, resulting from the additional electrons introduced to the Fe-C bonding orbital. At the beginning of the lower voltage plateau, phase separation occurred but the following charge illustrated the reversibility of the entire process that represents excellent reversibility of Li+de/intercalation into the structure. Even after prolonged cycling in the hybrid cell, a dendrite free surface was obtained on the Mg negative electrode, indicating a very different electrodeposition process is prevalent compared to that of Li metal. As such, the primary advantages of the Mg negative electrode are preserved. Thus, the Mg-Li hybrid system with a PBA positive electrode provides a new direction to explore “high voltage” Mg batteries. Other promising positive electrode Mg2+insertion materials will be also discussed in our presentation that do not rely on the hybrid concept. References: (1) H. D. Yoo, I. Shterenberg, Y. Gofer, G. Gershinsky, N. Pour and D. Aurbach, Energy Environ. Sci. 6, 2265 (2013). (2) S. Yagi, T. Ichitsubo, Y. Shirai, S. Yanai, T. Doi, K. Murase and E. Matsubara, J. Mater. Chem. A 2, 1144 (2014). (3) O. Mizrahi, N. Amir, E. Pollak, O. Chusid, V. Marks, H. Gottlieb, L. Larush, E. Zinigrad and D. Aurbach, J. Electrochem. Soc. 155, A103 (2008). Figure 1

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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