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Enregistrement W2346174636 · doi:10.1149/ma2016-03/2/1212

Optimizing Energy Density of Li-Ion Batteries Using Thick Electrodes

2016· article· en· W2346174636 sur OpenAlexaboutno aff
Zhijia Du, David L. Wood, Claus Daniel, Jianlin Li

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSeparator (oil production)AnodePower densityElectrolyteEnergy storageElectrodeCoatingCathodeSpecific energyLithium (medication)IonBattery (electricity)Composite materialSlurryChemical engineeringElectrical engineeringChemistryPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-cost, high energy density lithium-ion batteries (LIBs) have been consistently pursued in consumer electronics, electrical vehicles (EVs) and stationary (grid) energy storage. Modern Li-ion cells can have an energy density of up to 550 Wh/L, compared to only 200 Wh/L in the late 1990s [1]. The gradual energy density improvement over the last 15-20 years was mostly due to the improved engineering of the electrode coatings and, to some extent, some improvement in active material development and manufacturing. The former has significantly increased the volume ratio of active materials (which provides the capacity of the battery) from ~20% at early stages to ~45% in the state-of-art LIBs [2,3]. Thickening the cathode and anode is one effective approach to further increase the active material content, enabled from reducing current collector and separator layers in the stack, which further improves the energy density and lowers the cost of LIBs. It has been estimated that significant reduction in pack cost can be realized when compared to conventional manufacturing if electrode thickness is doubled and aqueous slurry processing is utilized [4]. However, thicker electrodes lead to poor kinetics and electrolyte salt depletion and thus underutilization of active materials. The major concern of thick coatings is electrolyte salt depletion, which results in fewer lithium ions available in the liquid phase for reaction at the active material surface. Therefore, there is an optimum thickness for maximum energy and power density. To maximize energy and power density, the effect of various coating parameters on the reaction kinetics and thus battery performance must be considered during electrode design. The operation of LIBs follows porous electrode theory and electrochemical reaction thermodynamics, and the governing equations have been summarized by Newman et al. [5]. Thus, the porous electrode model is used in the present work to investigate the effect of manufacturing parameters such as electrode thickness and porosity. In the present study, the following will be discussed: (1) The effect of thickness on active material utilization, areal capacity, voltage and energy density. (2) The effect of porosity on active material utilization, areal capacity, voltage and energy density. (3) Possible solutions to further increase the energy density of thick-electrode battery. Acknowledgement This research at Oak Ridge National Laboratory (ORNL), managed by UT Battelle, LLC, for the U.S. Department of Energy under contract DE-AC05-00OR22725, was sponsored by the Office of Energy Efficiency and Renewable Energy Vehicle Technologies Office (VTO) Applied Battery Research (ABR) subprogram (Program Managers: Peter Faguy and David Howell). References: [1] J. F. Rohan, M. Hasan, S. Patil, D. P. Casey and T. Clancy, Energy Storage: Battery Materials and Architectures at the Nanoscale, p113. [2] R. Moshtev, J. Power Sources, 91, 86 (2000). [3] M.N. Obrovac, New Metal-Ion Battery Chemistries, Workshop on Energy, Advanced Materials and Sustainability May 29, 2015, Halifax, NS Canada. [4] D.L. Wood, J. Li, and C. Daniel, J. Power Sources, 275, 234 (2015). [5] M. Doyle, T. F. Fuller, and J. Newman, J. Electrochem. Soc., 140 (6), 1526 (1993).

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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