(Battery Division Student Research Award Address) A Guide to Ethylene Carbonate-Free Electrolyte Making for Li-ion Cells
Notice bibliographique
Résumé
The next generation of lithium ion cells for electric vehicles (EVs) requires longer lifetime and higher energy density. The use of electrolyte additives is one of the most effective ways of improving cell performance1–3. In this work, Li[Ni0.42Mn0.42Co0.16]O2 (NMC442)/graphite pouch cells demonstrate superb performance at high voltage when ethylene carbonate (EC)-free electrolytes, using a solvent mixture that is > 95% ethyl methyl carbonate (EMC) and between 2 and 5% of an “enabler”, are used. The “enablers”, required to passivate graphite during formation, can be vinylene carbonate (VC), methylene-ethylene carbonate (MEC), fluoroethylene carbonate (FEC) or difluoro ethylene carbonate (DiFEC) among others. In order to optimize the amount of “enabler” added to EMC, gas chromatography coupled with mass spectrometry (GC-MS) was used to track the consumption of “enabler” during the formation step. Storage tests, electrochemical impedance spectroscopy (EIS), ultrahigh precision coulometry (UHPC), long-term cycling, differential voltage analysis and isothermal microcalorimetry were used to determine the optimum amount of enabler to add to the cells. It was found that the graphite negative electrode cannot be fully passivated when the amount of “enabler” is too low resulting in gas production and capacity fade. Using excess “enabler” can cause large impedance and gas production in most cases. The choice of “enabler” also impacts cell performance. Figures 1a and 1b show the amount of enabler left and the percentage of EMC trans-esterification as a function of the initial enabler content after the first cycle (formation) of cells at 40°C with a current of C/20 up to 4.4 V. The dashed blue line in Figure 1a is a line of slope 1. Comparing the data for cells with FEC in Figure 1a to the dashed blue line shows that only 2% FEC was consumed during formation even if the initial FEC content was 3, 4 or 5%. By contrast when MEC is used, the amount of MEC consumed increases with the initial MEC content, since only about 0.5% MEC is left when the initial MEC content was 5%. Figure 1b shows the percentage of EMC that underwent trans-esterification producing dimethyl carbonate (DMC) and diethyl carbonate (DEC) 4, 5. The presence of lithium alkoxides caused by the reduction of linear alkyl carbonates results causes these trans-esterification reactions. Therefore, when trans-esterification of EMC occurs it is a signal that EMC was reduced at the graphite negative electrode during formation. References: 1. M. Nie, J. Xia, L. Ma, and J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc., 162, A2066–A2074 (2015). 2. D. Aurbach, K. Gamolsky, B. Markovsky, Y. Gofer, M. Schmidt, and U. Heider, Electrochimica Acta, 47, 1423–1439 (2002). 3. K. Xu, Chem. Rev., 114, 11503–11618 (2014). 4. J.-Y. Eom, I.-H. Jung, and J.-H. Lee, J. Power Sources, 196, 9810–9814 (2011). 5. K. Kumai, H. Miyashiro, Y. Kobayashi, K. Takei, and R. Ishikawa, J. Power Sources, 81–82, 715–719 (1999). Figure 1
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,251 | 0,289 |
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 ».