NMR Studies of Sulfonamide Based Deep Eutectic Lithium Electrolytes
Notice bibliographique
Résumé
LiPF6 solutions in organic carbonates, the present day battery industry state of the art lithium ion battery (LIBs) electrolytes, while providing adequate performance in LIBs for consumer applications, have some well-known and considerable drawbacks. LiPF6 hydrolyzes with HF formation and decomposes thermally at near-ambient temperatures, linear carbonates have high flammability and also generate flammable gases through their decomposition. Their replacement or materials-level mitigation measures for their deficiencies should target improved battery performance at both low and high temperatures, as well as increased battery durability. Ionic liquids (ILs) have been at the forefront of the search for improved LIB electrolytes. However; many ILs are very expensive and often exhibit specific conductivities lower by more than one order of magnitude compared to LiPF6in organic carbonates even at room temperature. Deep eutectic electrolytes1 (characterized by a significant depression in the freezing point for a mixture of two or more compounds at some composition) provide a much lower cost alternative to IL’s, while matching their low flammability. Our work focuses on the sulfonamide - lithium class binary deep eutectic electrolytes.2Besides discussing some of the physical properties which determine their suitability for LIBs (electrochemical window, conductivity, viscosity), we hereby present their detailed characterization by NMR. Such a study is particularly important for an in-depth understanding of their structure and properties, which should guide ongoing efforts towards improving their properties. Specialized NMR techniques can provide insight into both the transport properties and the local environment of these deep eutectic electrolytes. In particular, diffusion ordered spectroscopy (DOSY)3 can yield information on the diffusion coefficients and transference numbers of relevant nuclei in the sulfonamide component, cation and anion, i.e., 1H, 7Li, and 19F. We will show that NMR can provide diffusion coefficients over several orders of magnitude (Figure 1). Lithium transport numbers greater than 0.5 have been observed and are hereby reported. Changes in these parameters under applied electric potential are investigated through in-situ NMR imaging techniques, whose efficacy has been demonstrated previously.4 In particular, in situ 7Li imaging can map out the both spatial and temporal dependences of concentration gradients that develop in an electrochemical cells under an applied potential. Such data can then be used to obtain diffusion coefficients and transference numbers from a mathematical solution of the inverse transport problem for the system under study.5 To further probe the solvent structure surrounding the lithium cations, we utilized 1H-7Li and 19F-7Li heteronuclear Overhauser effect spectroscopy (HOESY).6 Our NMR results will be compared with those from molecular dynamics simulations. References [1] Q. Zhang, K. D. O. Vigier, S. Royer, and F. Jérôme, Chem. Soc. Rev. 41, 7108 (2012) [2] I. C. Halalay, D. R. Frisch, O.E. Geiculescu, D. D. Desmarteau, S. E. Creager, and C. Lu, disclosure US 2011/0111308 [3] E. O. Stejskal & J. E. Tanner, J. Chem. Phys. 42, 288 (1965). [4] S. A. Krachkovskiy, A. D. Pauric, I. C. Halalay, and G. R. Goward, J. Phys. Chem. Lett. 4, 3940 (2013). [5] Nyman, A.; Behm, M.; Lindbergh, G. Electrochim. Acta 2008, 53 (22), 6356-6365. [6] W. Bauer, Magn. Reson. Chem. 34, 532 (1996). Acknowledgements The authors acknowledge funding through the NSERC APC program and GM of Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».