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Enregistrement W2569358455 · doi:10.1149/2.1111702jes

Transition Metal Dissolution, Ion Migration, Electrocatalytic Reduction and Capacity Loss in Lithium-Ion Full Cells

2017· article· en· W2569358455 sur OpenAlexfundno aff
James A. Gilbert, Ilya A. Shkrob, Daniel P. Abraham

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryBasic Energy SciencesDalhousie UniversityOffice of ScienceUniversity of ChicagoU.S. Department of Energy
Mots-clésDissolutionCapacity lossElectrolyteLithium (medication)IonOxideTransition metalFadeElectrodeChemistryInterphaseMaterials scienceInorganic chemistryChemical engineeringCatalysisPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous operation of full cells with layered transition metal (TM) oxide positive electrodes (NCM523) leads to dissolution of TM ions and their migration and incorporation into the solid electrolyte interphase (SEI) of the graphite-based negative electrode. These processes correlate with cell capacity fade and accelerate markedly as the upper cutoff voltage (UCV) exceeds 4.30 V. At voltages ≥4.4 V there is enhanced fracture of the oxide during cycling that creates new surfaces and causes increased solvent oxidation and TM dissolution. Despite this deterioration, cell capacity fade still mainly results from lithium loss in the negative electrode SEI. Among TMs, Mn content in the SEI shows a better correlation with cell capacity loss than Co and Ni contents. As Mn ions become incorporated into the SEI, the kinetics of lithium trapping change from power to linear at the higher UCVs, indicating a large effect of these ions on SEI growth and implicating (electro)catalytic reactions. We estimate that each Mn II ion deposited in the SEI causes trapping of ∼10 2 additional Li + ions thereby hastening the depletion of cyclable lithium ions. Using these results, we sketch a mechanism for cell capacity fade, emphasizing the conceptual picture over the chemical detail.

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 enseignants0,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations485
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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