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Enregistrement W2736223571 · doi:10.1149/ma2017-02/1/42

(Battery Division Student Research Award Address) A Guide to Ethylene Carbonate-Free Electrolyte Making for Li-ion Cells

2017· article· en· W2736223571 sur OpenAlexaff
Lin Ma, Rémi Petibon, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthylene carbonateElectrolyteDimethyl carbonateDielectric spectroscopyPassivationEnablingMaterials scienceCarbonateChemical engineeringChemistryAnalytical Chemistry (journal)ElectrochemistryNanotechnologyElectrodeChromatographyEngineeringOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2510,289

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,321 · 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
GenreMéthodes

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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