Mechanistic Study of Electrolyte Additives to Stabilize High-Voltage Cathode–Electrolyte Interface in Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Current developments of electrolyte additives to stabilize electrode–electrolyte interface in lithium-ion batteries highly rely on a trial-and-error search, which involves repetitive testing and intensive amount of resources. The lack of understandings on the fundamental protection mechanisms of the additives significantly increases the difficulty for the transformational development of new additives. In this study, we investigated two types of individual protection routes to build a robust cathode–electrolyte interphase at high potentials: (i) a direct reduction in the catalytic decomposition of the electrolyte solvent; and (ii) formation of a “corrosion inhibitor film” that prevents severely attack and passivation from protons that generated from the solvent oxidation, even the decomposition of solvent cannot be mitigated. Effect of two exemplary electrolyte additives, lithium difluoro(oxalato)borate (LiDFOB) and 3-hexylthiophene (3HT), on LiNi 0.6 Mn 0.2 Co 0.2 O 2 (NMC 622) cathode were investigated to validate our hypothesis. It is demonstrated that understandings of both electrolyte additives and solvent are essential and careful balance between the cathode protection mechanism of additives and their side effects is critical to obtain optimum results. More importantly, this study opens up new directions of rational design of functional electrolyte additives for the next-generation high-energy-density lithium-ion chemistries.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».