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Enregistrement W2519461441 · doi:10.1149/ma2016-02/5/758

Understanding the Critical Role of Carbon Nanotube Surface Chemistry Towards the Electrochemical Behavior in Li-O<sub>2</sub> Cells

2016· article· en· W2519461441 sur OpenAlexaff
Raymond A. Wong, Keiko Waki, Hye Ryung Byon

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochemistryElectrolyteLithium (medication)ElectrodeCarbon fibersBattery (electricity)Chemical engineeringChemistryCarbon nanotubeCatalysisMaterials scienceNanotechnologyInorganic chemistryComposite materialPhysical chemistryOrganic chemistryThermodynamicsPower (physics)Composite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aprotic lithium-oxygen (Li-O2) battery stands alone owing to its highest theoretical specific energy (3.5 kWh/kg) of all battery chemistries.1 The electrochemistry of metallic lithium and gaseous oxygen in the negative and positive electrodes respectively gives the ideal reversible reaction (2Li + O2 ↔ Li2O2, E=2.96 V vs Li/Li+). However, translating the promise of Li-O2 batteries into reality has been stifled by the lack of thorough understanding of the Li2O2 formation and decomposition processes. Additional well-documented challenges relating to electrolyte and electrode instability, low round-trip efficiency, poor reversibility and cycleability, and lower-than-theoretical capacity will need to be tackled before practical Li-O2can be realized. Of note, to achieve the high energy densities desired, it is critical that lightweight materials be used for the positive electrode. Carbon, is the natural choice owing to its numerous advantages including abundance, cost, porosity, conductivity, and weight. Moreover, carbon has been found to be sufficiently active with low kinetic overpotentials for the formation and decomposition of Li2O2 the use of ‘catalysts’ may not be warranted.2 However, several studies have shown side product formation including lithium carbonate and lithium carboxylates originating from carbon-based electrodes, prompting researchers to explore non-carbon electrode materials. The use of non-carbon materials has been met with mixed results with McCloskey et al. demonstrating similar to worse reversibility of nanoporous Au and TiC in comparison to carbon-based electrodes.1 Therefore, provided the management and mitigation of issues relating to instability, carbon remains a promising electrode material. However, surprisingly the influence of the surface characteristics of carbon towards the behavior of Li-O2cells has not been thoroughly investigated. Carbon surfaces contain surface functional groups and vary in morphology with respect to edges, defects and degree of graphitization all of which can have influence on the electrochemical behavior. Here, we highlight the critical role of carbon nanotube surface chemistry towards the behavior of lithium-oxygen (Li-O2) cells by systematically modifying the surface morphology and surface functional groups of multi-walled carbon nanotubes (MWNT). MWNTs are ideal for this study due to their ease of surface modification and ability to fabricate binder-free electrodes. Our study utilizes a variety of techniques including scanning electron microscopy (SEM), x-ray diffraction (XRD), rotating ring disk electrode (RRDE), temperature programmed desorption (TPD) and in situ quantitative gas analysis to understand the differences in discharge capacity, recharge overpotential and reversibility (Figure 1). As seen in Figure 1 discharge capacity is dependent on the degree of disorder of the MWNT surfaces which is found to affect the discharge mechanism related to the adsorption affinity of O2 and soluble Li2O2 intermediates with the MWNT surface. Moreover, the recharge process is found to be dependent on the preceding discharge process, where O-functional groups acts as a promoter in the formation of amorphous Li2O2 which is in intimate contact with the MWNT electrode, enabling the low Li2O2 decomposition potential of 3.0-3.2 V. Our findings have broader implications that can be extended to include the general role of carbon towards capacity, recharge overpotential, and reversibility. Figure 1 – (a) Galvanostatic discharge-recharge profiles performed with 0.5M LiClO4 in tetraglyme at current density 50 mA/g of multi-walled carbon nanotubes with defective edges decorated with O-functional groups (Oxidized CNT), defective CNTs with O-functional groups removed through Ar annealing at 900oC (Oxidized CNT-900), as-received carbon nanotubes (pristine CNT), and lastly pristine CNTs annealed at 2800oC (graphitized CNT) (b) capacity normalized profiles showing trend in recharge overpotential (c) Raman (Id/Ig) ratio versus discharge capacity (d-g) Scanning electron micrographs (SEM) of discharge product morphology following discharge to 2 V. 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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,236
Écart entre enseignants0,215 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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