MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2612649315 · doi:10.1149/ma2017-01/5/412

A Semi-Empirical Aging Model for Lithium Iron Phosphate Electrode

2017· article· en· W2612649315 sur OpenAlexaffabout
Barzin Rajabloo, Walter Wakem, Ali Jokar, Martin Désilets, Gessie Brisard

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithium iron phosphateOverpotentialDiffusionMaterials scienceLithium (medication)ElectrodeIonic conductivityIntercalation (chemistry)IonElectrochemistryAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsChemistryInorganic chemistryPhysical chemistryChromatographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First, galvanostatic performance of a pristine lithium iron phosphate (LFP) electrode is studied by introducing a variable resistance single particle model (SPM) that is verified by experimental data from a Li/LFP coin cell. The empirical variable resistance is coupled with SPM to account for the poor ionic and electrical conductivity features of LFP. This variable resistance represents two features of LFP active material: 1. The low ionic conductivity of LFP active material results in increasing the diffusion overpotential especially at the end of discharge where the larger particles participate in the intercalation/deintercalation of ions. 2. The resistive-reactant feature of this material increases the ohmic resistance where poorly coated particles (intraparticle resistance) and poorly connected particles to the matrix (interparticle resistance) play important roles at the end of discharge process. Based on an inverse method, a Parameter Estimation (PE) process is conducted to provide the most influential electrochemical parameters of the LFP positive electrode. These parameters are the solid diffusion coefficient (Ds,p), the intercalation/deintercalation reaction-rate constant (Kp), the total electroactive area of particles (Sp), and the unknown coefficients in the cell resistance equation. In this regard, a least square function and the Genetic Algorithm (GA) are employed as the objective function and the optimizer of the inverse method, respectively. After finding all unknown parameters for a pristine Li/LFP half-cell, the most important parameters, which change by aging, are detected from the analysis of experimental data. These data are extracted from a high-power Li/LFP coin cell built at the Laboratoire d'électrochimie interfaciale et appliquée (LÉIA) of Université de Sherbrooke. The experimental data consist of galvanostatic 1C charge/discharge curves and electrode impedance spectroscopy (EIS) of the cathode versus Li foil as the counter and reference electrode. Based on EIS, we conclude that the charge transfer and the electrolyte resistances both increase with cycling. In fact, damage made in the conductive coating around active material particles results in both decreasing reaction sites and losing active materials. Consequently, charge transfer resistance increases. A variable total electroactive area, representing the reduction in the reaction sites and the increase of the charge transfer resistance, is considered as the main parameter changed by aging. The increase of the electrolyte resistances, on the other hand, is addressed by the variable resistance, which also introduced to consider diffusion overpotential and ohmic resistance at the end of discharge process. Comparisons between the experimental results and the model predictions show that the variable resistance SPM is able to predict the performance of LFP positive electrode. Decreasing total electroactive surface area and increasing resistivity of LFP active material are found to be the most important parameters to simulate aging phenomena in this active electrode material. References: [1] M. Guo, G. Sikha, R.E. White, Single-particle model for a lithium-ion cell: Thermal behavior, J. Electrochem. Soc. 158(2) (2011) A122-A132. [2] A. S. Andersson, J.O Thomas, The source of first-cycle capacity loss in LiFePO4, J. Power Sources, 97 (2001) 498-502. [3] A. Maheshwari, M. A. Dumitrescu, M. Destro, M. Santarelli, Inverse parameter determination in the development of an optimized lithium iron phosphate–Graphite battery discharge model. J. Power Sources 307 (2016) 160-172. [4] A. Jokar, B. Rajabloo, M. Désilets, M. Lacroix, An inverse method for estimating the electrochemical parameters of lithium-ion batteries, Part A: Methodology, J. Electrochem. Soc. 163(14) (2016) A2876-A2886. Figure: Schematic of the coated LFP active material particles and corresponding SPM for a) a pristine electrode and b) an aged electrode with higher resistivity and molar wall flux 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetAdvanced Battery Technologies ResearchTravaux en français237 207