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. Li 10 GeP 2 S 12 ) 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 LiNbO 3 suppressing the interfacial reactions, while the outer shell Li 10 GeP 2 S 12 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 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 ».