(Invited) Atomically-Precise Interfacial Materials and Design of Solid-State Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The state-of the-art rechargeable Lithium-ion batteries (LIBs) use liquid electrolytes and are the major choice for current EVs and portable electronic applications. However, these LIBs still suffer from many issues related to safety, lifespan and energy density. Accordingly, solid-state lithium batteries (SSLBs) have recently emerged as a promising alternative energy storage device due to their ability to overcome the intrinsic disadvantages of liquid-electrolyte LIBs and possess a greater volumetric energy density due to the use of solid-state electrolytes (SSEs). However, the interfacial issues between SSEs and electrodes (both cathode and anode) have a significant impact on the stability and lifetime of SSLBs [1-2]. The origin of these interfacial phenomena is the unstable contact and chemical reactions between electrodes and electrolytes to form an interlayer with extremely low electronic and/or ionic conductivities, which restricts the performance of the SSLBs. An artificial, uniform and ultrathin interfacial layer is critical to address these challenges [2]. Atomic layer deposition (ALD) and molecular layer deposition (MLD) are unique coating techniques that can realize excellent coverage and conformal deposition with precisely controllable at the nanoscale level due to its self-limiting nature, which are ideal for addressing the challenges of interface in SSLBs [2]. Our work applys ALD/MLD to rationally design novel coatings to address the interfacial challenges in SSLBs. The goal is to prevent capacity degradation of SSLBs caused by high interfacial resistance and chemical/electrochemical reactions between electrodes and electrolytes. We will demonstrate to (i) stabilize the interface between cathode electrodes and electrolytes and prevent the formation of intrinsically high resistance layers, (ii) suppress elemental inter-diffusion during the operation of SSLBs, (iii) fabricate facile ionic transportation channels to facilitate ion exchange between different components of SSLBs, and (iv) buffer volume changes during cycling of SSLBs. References: 1. Y. Zhao, X. Sun. Molecular Layer Deposition Technique for Energy Conversion and Storage. ACS Energy Lett. (2018),3,899-914. 2. Y. Zhao, X. Sun .Addressing Interfacial Issues in Liquid-based and Solid-State Batteries by Atomic and Molecular Layer Deposition. Joule.2018, in press. 3. Y. Zhao, X. Sun, et al., Robust Metallic Lithium Anode Protected by Molecular Layer Deposition Technique, Small Methods, (2018),1700417. DOI: 10.1002/smtd.201700417 4. C. Wang, X. Sun, et al., Stabilizing interface between Li10SnP2S12 and Li metal by molecular layer deposition. Nano Energy.53 (2018) 168–174. 5. C. Wang, X. Sun, et al., Boosting the performance of lithium batteries with solid-liquid hybrid electrolytes: Interfacial properties and effects of liquid electrolytes. Nano Energy.48 (2018) 35-43. 6. J. Liang, X. Sun, et al., In-Situ Li3PS4 Solid-State Electrolyte Protection Layers for Superior Long Life and High Rate Li-Metal Anodes. Adv. Mater. 2018, in press. 7. X. Li, X. Sun, et al., High-performance all-solid-state Li–Se batteries induced by sulfide electrolytes, Energy Environ. Sci., 2018,DOI: 10.1039/C8EE01621F.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».