Reversible Conversion Reactions and Small First Cycle Irreversible Capacity Loss in Metal Sulfide‐Based Electrodes Enabled by Solid Electrolytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid‐state batteries can potentially enable new classes of electrode materials which are unstable against liquid electrolytes. Here, SnS nanocrystals, synthesized by a wet chemical method, are used to fabricate a Li‐ion electrode, and the electrochemical properties of this electrode are examined in both solid and liquid electrolyte designs. The SnS‐based solid‐state cell delivers a capacity of 629 mAh g −1 after 100 cycles and exhibits an unprecedentedly small irreversible capacity in the first cycle (8.2%), while the SnS‐based liquid cell shows a rapid capacity decay and large first cycle irreversible capacity (44.6%). Cyclic voltammetry (CV) experiments show significant solid electrolyte interphase (SEI) formation in the liquid cell during the first discharge while SEI formation by electrolyte reduction in the solid‐state cell appears negligible. Along with CV, X‐ray photoelectron spectroscopy and energy dispersive spectroscopy are used to investigate the differences between the solid‐state and liquid cells. The reaction chemistry of SnS in solid‐state cells is also studied in detail by ex situ X‐ray diffraction and X‐ray absorption spectroscopy. The overarching findings are that use of a solid electrolyte suppresses materials degradation and electrolyte reduction which leads to a small first cycle irreversible capacity and stable cycling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».