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Enregistrement W2346969837 · doi:10.1149/ma2016-03/2/541

Chemical Delithiation of Lithium Excess Cathode Materials: Potentiometric Control Using Organic Oxidants

2016· article· en· W2346969837 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel C. O’Hanlon, Michael J. Murphy, Mahalingam Balasubramanian, Jason R. Croy

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochemistryCathodeLithium (medication)Potentiometric titrationBattery (electricity)Chemical reactionChemistryRedoxInorganic chemistryIonStoichiometryMaterials scienceElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical delithiation of lithium-ion battery cathode materials produces new materials analogous to those generated in lithium-ion battery cathodes upon electrochemical cycling. However, the degrees to which chemically delithiated materials resemble their electrochemical counterparts are not well understood. Chemical delithiation enables the production of pure materials, uncontaminated by binders or conductive carbon that may confound spectroscopic studies. Chemical delithiation most often involves NO x + -type chemical oxidants with very high potentials (> 4.6 V vs Li). However, NO x + -type oxidants are non-innocent, requiring large excesses of oxidant that engage in side reactions not necessarily encountered during electrochemical cycling. These issues complicate attempts to tune the resulting material’s potential via stoichiometric control. In contrast, reversible organic oxidants with more moderate oxidation potentials enable potentiometric control of the delithiation reaction. Most of these organic oxidants are stable under standard reaction conditions; titration of the residual oxidant may be used to quantify the amount of oxidant consumed, and therefore the amount of lithium extracted. By tuning the potential of the applied chemical oxidant, the potential of the resulting material may be tuned to achieve the desired chemical state. This study investigates several chemical oxidants of varying oxidation potential and their effects on lithium-ion battery cathode materials that exhibit multi-step oxidations. Half-cells fabricated from these chemically delithiated cathode materials exhibit initial open-circuit voltages and initial discharge capacities that correlate with the measured oxidation potentials of the chemical oxidants. Recently, several cathode materials have been reported that exhibit reversible capacities beyond those attributable to their redox-active transition metals alone; the implication is that partial oxidation of the oxygen sublattice occurs at high potentials.[1-3] Direct observation of the oxygen sublattice using synchrotron-based spectroscopic methods is impeded by the presence of electrolyte or carbon residue. Chemically delithiated samples of these cathode materials lack both electrolyte and carbon, and have been used to examine the oxygen sublattice at multiple potentials. [1] Yabuuchi, Naoaki, et al. "High-capacity electrode materials for rechargeable lithium batteries: Li 3 NbO 4 -based system with cation-disordered rocksalt structure." Proceedings of the National Academy of Sciences , 112 , 7650 (2015). [2] McCalla, Eric, et al. "Visualization of O-O peroxo-like dimers in high-capacity layered oxides for Li-ion batteries." Science , 350 , 1516 (2015). [3] Urban, Alexander, and Gerbrand Ceder. "A disordered rock-salt Li-excess cathode material with high capacity and substantial oxygen redox activity: Li 1.25 Nb 0.25 Mn 0.5 O 2 ." Electrochemistry Communications , 60 , 70 (2015). Acknowledgment Support for this work from the Office of Vehicle Technologies of the U.S. Department of Energy, in particular, David Howell and Peter Faguy, is gratefully acknowledged. 'Sector 20 facilities at the Advanced Photon Source of Argonne National Laboratory, and research at these facilities, are supported by the U.S. DOE, Basic Energy Sciences, and National Sciences and Engineering Research Council of Canada and its founding institutions. The submitted abstract has been created by UChicago Argonne, LLC, Operator of Argonne National Laboratory (“Argonne”). Argonne, a U.S. Department of Energy Office of Science laboratory, is operated under Contract No. DE-AC02-06CH11357. The U.S. Government retains for itself, and others acting on its behalf, a paid-up nonexclusive, irrevocable worldwide license in said article to reproduce, prepare derivative works, distribute copies to the public, and perform publicly and display publicly, by or on behalf of the Government.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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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