A Comparison of Thiospinel Mg Battery Cathode Materials: Mg<sub>x</sub>Ti<sub>2</sub>S<sub>4</sub> and Mg<sub>x</sub>Zr<sub>2</sub>S<sub>4</sub>
Notice bibliographique
Résumé
The search for batteries with higher volumetric energy densities than conventional Li-ion batteries has led to the pursuit of several new technologies including rechargeable Mg batteries. Mg metal is attractive as a negative electrode material because it has a higher volumetric capacity density (3833 mAh/mL) than Li metal (2062 mAh/mL), is the 8th most abundant element in the earth’s crust, is safe to handle in ambient atmosphere, and can be electrodeposited (charged) without the formation of dendrites.1 The seminal work by Aurbach et al. in 20002 established an electrolyte and a positive electrode material, the Chevrel phase (Mo6S8), that was paired with Mg metal to form the first rechargeable Mg battery. Mg2+ intercalation in host materials is more difficult than that of Li+ or Na+, displaying lower ion mobility in solid oxide hosts,3 a tendency toward conversion reactions,4 and a possibly higher desolvation energy penalty.5 In fact, the second material to reversibly intercalate Mg2+, without debilitating decomposition over more than 100 cycles, was only demonstrated last year: the thiospinel Ti2S4.6 Unfortunately, our attempts to insert (or remove) Mg2+ into other 1st row transition metal thiospinels were unsuccessful; however, Mg2+ can be reversibly intercalated from thiospinel Zr2S4, a 2nd row transition metal. Figure 1 shows the 1st discharge and charge of two coin cells using Mg foil anodes, Mg(CB11H12)2 in tetraglyme electrolyte and either a MgxTi2S4 or MgxZr2S4 electrode. We will present a comparison of the Mg intercalation into the Zr2S4 and Ti2S4 thiospinels, including Mg site occupancy, cell parameter variation, and Mg diffusion coefficients. In doing so, we will explore the crucial parameters that allow facile Mg2+ diffusion for consideration when designing new Mg2+ intercalation materials. References J. Muldoon, C. B. Bucur, and T. Gregory. Chem. Rev. 114, 11683-11720 (2014). D. Aurbach, Z. Lu, A. Schechter, Y. Gofer, H. Gizbar, R. Turgeman, Y. Cohen, M. Moshkovich and E. Levi. Nature 407, 724-727 (2000). E. Levi, Y. Gofer, and D. Aurbach. Chem. Mater. 22, 860-868 (2010). P. Canepa, G. Sai Gautam, D.C. Hannah, R. Malik, M. Liu, K.G. Gallagher, K.A. Persson and G. Ceder. Chem. Rev. 117, 4287-4341 (2017). L. F. Wan, B. R. Perdue, C. A. Apblett and D. Prendergast. Chem. Mater. 27, 5932-5940 (2015). X. Sun, P. Bonnick, V. Duffort, M. Liu, Z. Rong, K.A. Persson, G. Ceder and L. F. Nazar. Energy Environ. Sci. 1, 297-301 (2016). 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».