Improving the Lifetime and Cycle Life of NMC/Graphite Li-Ion Cells Charged to 4.4 or 4.5V
Notice bibliographique
Résumé
Significant extra capacity and energy density can be obtained from NMC/graphite cells by increasing the upper voltage cutoff from 4.2V to 4.5V. However, when this is done, parasitic reactions between the charged NMC electrodes and the electrolytes accelerate and cell lifetime is compromised. In this lecture, I will review recent work in our laboratory that has focussed on increasing the lifetime of NMC/graphite Li-ion cells charged to 4.4 or 4.4V. This work has centered around: 1) Quantifying parasitic reactions using Ultra High Precision Coulometry, Isothermal Battery Microcalorimetry and Automated Cycling/Impedance Spectroscopy measurements; 2) Reducing the rate of parasitic reactions through the use of electrolyte additives; and 3) Using surface science techniques, e.g. XPS, to understand how these electrolyte additives function. The results of this work are NMC622/graphite, NMC532/graphite, NMC422/graphite and NMC111/graphite cells which have improved properties for high voltage use. This work has been carried out by a large number of graduate students and post doctoral fellows including Dr. Mengyun Nie, Dr. Jian Xia, Dr. Lenaic Madec, Dr. David Hall, Dr. David Yaohui Wang, Lin Ma, Kathlyne Nelson, Laura Downie, Remi Petibon, Julian Self, Leah Ellis, Deijun Xiong and Chris Burns. Collaborations with researchers at 3M Company, including Dr. Ang Xiao, Dr. Bill Lamanna and Dr. Kiah Smith have been vital for this work. The authors acknowledge Dr. Jing Li of BASF for supply of many of the electrolyte solvents and additives used in these studies. Dr. Yong-Shou Lin and Dr. David Wang of ATL Battery Co. are acknowledged for the supply of some of the dry pouch cells used in these studies. The authors thank the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada and 3M Canada Company for funding of this work.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 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 ».