Interface Engineering of Sulfide-Based All-Solid-State Lithium Batteries
Notice bibliographique
Résumé
All-solid-state lithium batteries (ASSLBs) have gained intensive attention worldwide because of their intrinsic safety and potential high energy density.1 As a critical component in ASSLBs, various solid-state electrolytes have been extensively studied over the past decade. So far, the ionic conductivity of solid-state electrolytes, particularly sulfide electrolytes (SEs, i.e. Li10GeP2S12) is close to that of conventional liquid electrolytes. However, the electrochemical performance of SE-based ASSLBs is hindered by the large interfacial resistance between electrodes and sulfide electrolytes. The underlying reasons are detrimental interfacial reactions and insufficient solid-solid contact between electrodes and SEs in ASSLBs.2 In our research, taking the advantages of atomic/molecular layer deposition techniques, an interfacial layer with designed functionalities can be conformably interposed between the electrodes and solid-state sulfide electrolytes, aiming at overcoming the interfacial resistance. At the anode interface, a artifical solid electrolyte interphase (SEI) has been engineered to suppress the interfacial rections and lithium dendrite growth, sucessfully enabling the use of Li metal in SE-based ASSLBs.3 At the cathode interface, a dual-shell interfacial nanostructure was rationally designed, in which the inner shell LiNbO3 suppressing the interfacial reactions, while the outer shell Li10GeP2S12 providing an intimate electrode-electrolyte contact.4 As a result, the dual-shell strucutured LGPS@LNO@LCO cathode exhibits a high initial specific capacity of 125.8 mAh.g-1 (1.35 mAh.cm-2) with an initial Coulombic efficiency of 90.4% at 0.1 C and 87.7 mAh.g-1 even at 1C. Furthermore, a plastic crystal electrolyte has been developed, which can simultaneously suppress the interfacial reactions and lithium dendrite growth in ASSLBs.5 The above work not only demonstrates various strategies to enable high-energy-density ASSLBs but also provides new insights into the interfacial challenges of ASSLBs. References: 1. Y. Zhao, K. Zheng and X. Sun, Joule, 2018, 1-22. 2. C. Wang, Q. Sun, Y. Liu, Y. Zhao, X. Li, X. Lin, M. N. Banis, M. Li, W. Li, K. R. Adair, D. Wang, J. Liang, R. Li, L. Zhang, R. Yang, S. Lu and X. Sun, Nano Energy, 2018, 48, 35-43. 3. C. Wang, Y. Zhao, Q. Sun, X. Li, Y. Liu, J. Liang, X. Li, X. Lin, R. Li, K. R. Adair, L. Zhang, R. Yang, S. Lu and X. Sun, Nano Energy, 2018, 53, 168-174. 4. C. Wang, X. Li, Y. Zhao, M. N. Banis, J. Liang, X. Li, Y. Sun, K. R. Adair, Q. Sun, Y. Liu, F. Zhao, S. Deng, X. Lin, R. Li, Y. Hu, T.-K. Sham, H. Huang, L. Zhang, R. Yang, S. Lu and X. Sun, Small Methods, 2019, 1900261, doi:10.1002/smtd.201900261. 5. C. Wang, K. R. Adair, J. Liang, X. Li, Y. Sun, X. Li, J. Wang, Q. Sun, F. Zhao, X. Lin, R. Li, H. Huang, L. Zhang, R. Yang, S. Lu and X. Sun, Adv. Funct. Mater., 2019, 1900392, DOI:10.1002/adfm.201900392. Figure 1
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».