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Enregistrement W2939815158 · doi:10.1149/ma2019-03/2/210

Studies of Rollover Failure in Lithium-Ion Cells

2019· article· en· W2939815158 sur OpenAlexaff
Xiaowei Ma, Jessie Harlow, A. S. Keefe, Jing Li, Stephen Glazier, Lin Ma, David S. Hall, C. P. Aiken, Matthew Genovese, Marc M. E. Cormier, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRollover (web design)ElectrolyteLithium (medication)ElectrodeIonMaterials scienceChemistryBattery (electricity)Computer sciencePhysicsMedicineThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sometimes lithium-ion cells show a very insidious type of failure where they display close to 100% of their capacity for about 1000 charge-discharge cycles and then lose most of their capacity in only 100 cycles or so with very little warning to the user. This is called “rollover failure” [1]. Experimental observations show that the likelihood of rollover failure increases with upper cut-off potential of lithium-ion cells and decreases with LiPF 6 concentration in a reasonable range. Since increasing the upper cut-off potential is essential to increase the energy density of lithium-ion cells, a full understanding of the causes of rollover failure is essential, but this is proving very difficult to attain. The phenomenon of rollover failure during long-term cycling will be discussed based on a comparison among Li(Ni 0.5 Mn 0.3 Co 0.2 )O 2 /graphite pouch cells with different electrolyte and electrode designs undergoing different testing protocols. A few facts can be gleaned from the data: For cells charged to the same upper cut-off potential, those showing the highest rates of electrolyte oxidation at the positive electrode (due to electrolyte or cell chemistry changes) are most prone to rollover failure. Any cell is more prone to rollover failure if charged to a higher potential. This increases the rate of electrolyte oxidation at the positive electrode. When rollover occurs, the impedance at the positive electrode always increases significantly while the impedance at the negative electrode side is relatively stable. Lithium metal plating at the negative graphite electrode surface is not always observed during the initial stages of rollover failure. Increasing the LiPF 6 concentration properly can delay the occurrence of rollover failure. For example Figure 1 shows the impact of increasing salt concentration from 1.2 M to 1.5 M. Based on these and other observations, some simple models that integrate electrolyte oxidation, impedance growth and lithium ion diffusion can be postulated but further experimental studies using a variety of methods are required for full understanding. [1] J. C. Burns, A. Kassam, N. N. Sinha, L. E. Downie, L. Solnickova, B. M. Way, J. R. Dahn, J. Electrochem. Soc. , 160 , A1451-A1456 (2013). Figure 1. Capacity (top panels), normalized capacity (middle panels) and ΔV (bottom panels) versus cycles of Li[Ni 0.5 Mn 0.3 Co 0.2 ]O 2 /graphite pouch cells filled with 1.2 M LiPF 6 or 1.5 M LiPF 6 in EC:EMC:DMC (25:5:70 vol.%) and 2 wt.%VC+1 wt.%DTD. Cycling was performed between 3V and 4.1V or 4.3V at 20 o C with charging/discharging rates at 1C/1C. 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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