Computational Modelling Studies on Stability of Li-S-Se System
Notice bibliographique
Résumé
Recent rechargeable batteries are mainly based on conventional lithium intercalation chemistry, using lithium transition metal oxides as cathode material with typical capacities of 120-160 mA.h/g [1]. The low energy density and/ or high cost of these cathode materials have limited their large scale production and application in Li ion batteries. Exploration of new cathode materials is consequently necessary to realise more efficient energy storage systems. Lithium sulphur cells have a promise of providing 2-5 times the energy density of Li-ion cells, however, they suffer poor cycling performance [2]. Improvements that are effected by using Li/SeS x system in different electrolytes have been reported [3]. In the current study we employ computational modelling methods to explore stability, structural and electronic properties of discharge products formed in the Li/SeS x battery, which has potential to offer higher theoretical specific energy and remedies the challenges that Li-S battery encounters. First principle methods were used to calculate thermodynamic properties of Li 2 S and Li 2 Se, which agreed with available experimental results. A cluster expansion technique [4] generated new stable phases of Li/SSe x system and Monte Carlo simulations determined concentration and temperature ranges in which the systems mix. Interatomic Born Meyer potential models for Li 2 S and Li 2 Se were derived and validated and used to explore high temperature structural and transport properties of mixed systems. [1] M.S. Whittingham, Chem. Rev. (2004), 104 , 4271 [2] B. Zhang, X. Qin, G.R. Li and X.P. Gao, Energy Environ. Sci., (2010) 3, 1531 [3] Y. Cui, A. Abouimrane, J. Lu, T. Bolin, Y. Ren, W. Weng, C. sun, V.A. Maroni, S.M. Heald and K. Amine, J. Am. Chem. Soc. (2013), 1 35 , 8047. [4] D. Lerch, O Wieckhorst, G.L.W. Hart, R.W. Forcade and S. Muller, Model. Simul. Mater. Sci. Eng. (2009), 17 , 055003.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».