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Enregistrement W2610887560 · doi:10.1149/ma2017-01/5/370

A Sulfide Solid Electrolyte Surface Layer Formed Via Electrolyte Additives Enables Stable Plating of Li Metal

2017· article· en· W2610887560 sur OpenAlexaff
Quanquan Pang, Linda F. Nazar

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteSulfideChemical engineeringMaterials scienceSeparator (oil production)Fast ion conductorPlating (geology)Ionic conductivityInorganic chemistryChemistryElectrodeMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Li metal batteries promise the next-generation rechargeable batteries for electric vehicles applications due to the highest specific capacity (3840 mA h g-1) and lowest reduction potential (−3.04 V vs. S.H.E.) of Li among all alkali and alkaline earth metals. However, a non-uniform solid electrolyte interphase (SEI) layer formed via parasite reactions of Li with the electrolytes leads to locally site-specific Li deposition, i.e., dendritic plating.1 Dynamic breaking and forming of this layer, in turn, leads to the accumulative loss of Li, build-up of the SEI and consumption of the electrolyte causing cell failure. Upon prolonged cycling, penetration of dendrites through the separator causes hazardous cell short-circuits. Modified electrolytes including concentrated electrolytes,2 LiF additive3 and artificial SEI layer4 have shown promise in suppressing dendrites. In this presentation, we will demonstrate an in-vivo formed sulfide-based ionic conductive layer — realized by using a low concentration complexed electrolyte additive — that not only generates a kinetically favorable interface, but also reduces the corrosive reactions of the electrolyte with Li. Upon Li plating, the high ionic conductivity of the solid electrolyte layer allows the Li+flux to be evenly distributed over the conductive surface. Furthermore, even at extremely high current densities when incipient dendritic Li start to form, the reservoir additives in the electrolyte facilitate local formation of the conductive layer. Upon resting at OCV, the Li|Li symmetric cell in the presence of the electrolyte additive shows much lower interfacial charge transfer resistance than a cell with a “blank” electrolyte (20 vs. 320 Ω cm-2). Furthermore, the impedance is stable over 2 days of rest, in contrast with significantly increasing impedance exhibited by the blank cell. Greatly improved long-term cycling of the symmetric cells is observed. The cell with additive exhibits extremely stable voltage evolution over 400 hours, whereas the blank electrolyte cell experiences voltage fluctuation followed by short-circuit after 270 hours (Figure 1a). Notably, stable cycling of Li|Li symmetric cells over 2500 hours at 1 mA cm-2 with 1 mA h cm-2 capacity was achieved using 100 mM additive (Figure 1b), and a significant decrease in polymerized solvent is observed compared to a cell with no additive. In a full Li metal cell using Li4Ti5O12 as the positive electrode, the cell with the electrolyte additive exhibits very stable capacity retention (88%) over 400 cycles. Reference 1. Y. S. Cohen, Y. Cohen, D. Aurbach, J. Phys. Chem. B, 2000, 104, 12282-12291. 2. J. Qian, W. A. Henderson, W. Xu, P. Bhattacharya, M. Engelhard, O. Borodin, J.-G. Zhang, Nat. Commun., 2015, 6, 6362. 3. Y. Lu, Z. Tu, L. A. Archer, Nat. Mater., 2014, 13, 961–969. 4. G. Zheng, S. W. Lee, Z. Liang, H.-W. Lee, K. Yan, H. Yao, H. Wang, W. Li, S. Chu, Y. Cui, Nat. Nanotech., 2014, 9, 618–623. 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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