Modeling the Effect of Lithium Superoxide Solvation and Surface Reduction Kinetics on Discharge Capacity in Lithium–Oxygen Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Li–O2 batteries could potentially yield significantly higher capacities than Li-ion batteries. Achieving high capacity requires efficient void-filling of the cathode by the insoluble insulating discharge product Li2O2, which forms by two competing mechanistic pathways. One is a surface-mediated pathway that leads to formation of thin films of Li2O2 on the electrode. The other is a solvent-mediated pathway, involving the solvation of a Li+–O2– intermediate that disproportionates and leads to the formation of large toroidal particles. As the solvent pathway produces large particles that are more efficient for void-filling than thin films produced by the surface pathway, there has been an active search for modifications that can promote the solvent pathway. We construct a model that demonstrates how discharge parameters influence each pathway and can be optimized to yield high capacity. We test the model with rotating ring-disk electrode experiments, which allow for the direct measurement of the relative contributions of solution and solvent pathways as a function of rotation rate, water content, voltage, and choice of solvent. We show that favorability of solvation of Li+–O2– has a weak effect on the solvation rate and a large effect on the surface pathway rate. This insight can help guide strategies to optimize capacity in Li–O2 batteries.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».