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Enregistrement W2346936248 · doi:10.1149/ma2016-03/2/823

Ultra High-Precision Studies of Degradation Mechanisms in Aged LiCoO<sub>2</sub>/Graphite Li-Ion Cells

2016· article· en· W2346936248 sur OpenAlexaffabout
Reza Fathi, John C. Burns, David A. Stevens, Hui Ye, Chao Hu, Gaurav Jain, Erik J. Scott, Craig Schmidt, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteFaraday efficiencyElectrodeDissolutionIonInterphaseCapacity lossDegradation (telecommunications)Depth of dischargeChemistryMaterials scienceNanotechnologyChemical engineeringBattery (electricity)Electrical engineeringPhysicsEngineeringPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major causes of capacity loss in most Li-ion cells are the parasitic reactions between the charged electrodes and the electrolyte. Examples of such reactions are the formation of the solid electrolyte interphase (SEI) at the negative electrode [1, 2], electrolyte oxidation at positive electrode [3], and loss of active materials due to metal dissolution [4, 5]. It is important to study Li-ion cells throughout their lifetime to be able to determine which failure mechanisms dominate so that appropriate changes to cell chemistry and cell design can be made to increase cell lifetime. Measuring coulombic efficiency (CE) using an ultra-high precision charger (UHPC) [6, 7] along with dVdQ analysis [8, 9] are powerful techniques to learn about capacity loss mechanisms of Li-ion cells. This study will show results of Li-ion cells of exactly the same chemistry that were made recently, as well as 3 (G2), 8 (G3) and 12 (G4) years ago. The aged cells were subjected to controlled cycle testing or used in human implants in the field for the majority of their life (at 37oC). This set of cells, obtained from Medtronic, exhibit exceedingly stable performance over a long lifetime and represent an excellent opportunity to learn about aging in Li-ion cells. The cells were charged and discharged between 3.4 V and 4.075 V at Medtronic. then were shipped to Dalhousie University for further studies. The charge current was C/6 and the discharge was either C/24 (G2) or C/150 (G3 &G4). The average discharge capacity losses for cells in groups G2, G3 and G4were ~12.3%, ~19.5% and ~21% of initial capacity after ~500 (3 years), ~435 (8 years), and ~700 cycles (12 years) respectively. Figure 1 shows the fractional discharge capacity data versus time for two cells from each group versus calendar time (a) and cycle number (b). The data indicates that calendar time and cycle # are both contributors to capacity loss; however, calendar fade is clearly the dominant factor. In Figure 1(a), the fractional capacity versus time curves for each of the three groups have been fit (see the solid green lines in Figure 1a) using the expression: q(t) = 1 – A t1/2 [1] where q(t) is the fractional capacity at time, t. A is a fitting parameter which has units of yr-1/2. The t1/2 relationship given in equation 1 is characteristic of capacity loss due to SEI growth on the negative electrode where the fade rate slows down as the SEI film thickens with time following a parabolic growth model [1, 2]. The reasonably good fit in Figure 1(a) is consistent with capacity fade that is dominated by SEI formation. The data for group G2 clearly fades more rapidly than groups G3 and G4, as reflected by the larger value of A needed to fit the data. This is likely caused by a greater number of cycles during the same time for the group G2cells, possibly leading to more expansions and contractions of the graphite particles and more rapid SEI growth. With ageing, the loss of lithium to the SEI continually reduces, leading to more consistent performance with ageing. However, UHPC results, obtained at Dalhousie University, show that parasitic reactions are still occurring in these cells and CE never reaches 1.0000. References : M. Broussely, S. Herreyre, P. Biensan, P. Kasztejna, K. Nechev, R.J. Staniewicz, J. Power Sources., 97, 13 (2001) A. J. Smith, J. C. Burns, Xuemei Zhao, Deijun Xiong, and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 158, A447 (2011) K. Xue, Chem. Rev., 104, 4303 (2004). J. Christensen, and J. Newman, J. Elechtrochem. Soc., 150, A1416 (2003). Y. Talyosef, B. Markovsky, G. Salitra, D. Aurbach, H.-J. Kim, S. Choi, J Power Source.,146, 664 (2005). A. J. Smith, J. C. Burns, S. Trussler, and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 157, A196 (2010). T. M. Bond, J. C. Burns, D. A. Stevens, H. M. Dahn, and J. R. Dahn, J Electrochem. Soc., 160, A531 (2013). Hannah M. Dahn, A. J. Smith, J. C. Burns, D. A. Stevens, and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc, 159, A1405 (2012). I. Bloom, A. N. Jansen, D. P. Abraham, J. Knuth, S. A. Jones, V. S. Battaglia, G. L. Henriksen, J. Power. Sources., 139, 295 (2005). 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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
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'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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