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Enregistrement W2920916182 · doi:10.1149/2.0801904jes

Editors' Choice—Hindering Rollover Failure of Li[Ni<sub>0.5</sub>Mn<sub>0.3</sub>Co<sub>0.2</sub>]O<sub>2</sub>/Graphite Pouch Cells during Long-Term Cycling

2019· article· en· W2920916182 sur OpenAlexaff
Xiaowei Ma, Jessie Harlow, Jing Li, Lin Ma, David S. Hall, Samuel Buteau, Matthew Genovese, Marc M. E. Cormier, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteRollover (web design)Dielectric spectroscopyMaterials scienceElectrodeElectrochemistryLithium (medication)ChemistryAnalytical Chemistry (journal)Chromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eventual rapid capacity loss or "rollover" failure of lithium-ion cells during long-term cycling (>3000 cycles in many cases) at room temperature was studied with Li[Ni 0.5 Mn 0.3 Co 0.2 ]O 2 /graphite pouch cells. The effects of positive electrode material coating, electrolyte additives, upper cutoff voltage, LiPF 6 concentration, cell rest periods, electrode thickness, graphite type and electrolyte solvent formulation were probed. Cells were tested under 1C charge and discharge with "rate maps" (discharges at C/20, C/2, 1C, 2C, 3C) applied every 100 cycles. The loss of high rate capability (3C) is shown to be an early warning of impending rollover failure. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and studies of symmetric cells made using electrodes from disassembled cells demonstrate that impedance growth at the positive electrode and associated DC resistance growth is responsible for rollover failure in these cells. Ultra-high precision coulometry (UHPC) shows that cells that were charged to higher voltages, which increase the rate of electrolyte oxidation, or show higher rates of electrolyte oxidation at the same cutoff potential due to changes in electrolyte formulation, normally are more prone to eventual rollover failure. In order to avoid rollover and extend the cycling life of Li-ion cells, it is important to choose optimal cell chemistries, some of which are enumerated in this report.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,007

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,203 · 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
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

Citations112
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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