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Enregistrement W3024557899 · doi:10.1149/ma2020-02453809mtgabs

Impact of Nickel on Next-Generation Li-Rich Oxide Cathodes for Li-Ion Batteries

2020· article· en· W3024557899 sur OpenAlexaff
Michelle Ting, Eric McCalla

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrochemistryNickelLithium (medication)RedoxMaterials scienceCathodeOxygenChemical engineeringOxideOxygen evolutionElectrodeInorganic chemistryNanotechnologyChemistryMetallurgyPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As developments in lithium-ion batteries have focused on improving energy density, cycle life, and reducing cost, an important class of layered oxides with excess lithium, Li[Li,Ni,Mn,Co]O2, has been heavily studied as a next-generation electrode material. However, our limited understanding of the underlying electrochemical mechanisms hinders our ability to mitigate the negative impacts of these mechanisms, and has to date prevented commercialization. Previous studies have shown that these materials show a myriad of simultaneous mechanisms including changes in the nickel oxidation state, reversible oxygen redox accounting for capacities exceeding the theoretical limit1, oxygen gas release decreasing cycle efficiency2, as well as structural transformations leading to voltage fade3. Due to this complex mixture of electrochemical processes, model systems have been used extensively to observe these processes one at a time. This work on model systems is continued here by studying materials that show both nickel and oxygen redox but no structural transformations during cycling. This builds on work performed on Li-Fe-Sb-O and Li-Fe-Te-O where oxygen gas release was found to reduce Fe during charging of the electrode, an unexpected observation that has not been seen in other materials until the present study4. Given that nickel, and not iron, is of interest for next-generation materials, herein we use Li-Ni-Sb-O and Li-Ni-Te-O as model systems to better understand the electrochemical consequences of combining Ni and O redox processes during cycling. Herein, we show extensive electrochemical tests, ex-situ powder X-ray diffraction, online electrochemical mass spectrometry, X-ray absorption near-edge spectroscopy (XANES) and X-ray photoemission spectroscopy (XPS). Results show limited oxygen release takes place from the particle surfaces only, coupled with a marked contrast between the nickel oxidation states at the surface (as seen by XPS) and those of the bulk of the particles (seen with XANES). XPS data also demonstrates a reduction of surface nickel during oxygen gas release, confirming that the mechanism identified with Li-Fe-Sb-O does in fact occur in Ni-containing materials, though this is limited to the particle surface. Despite this surface effect, the reversibility of the nickel in the bulk is lost resulting in poor long-term cycling. Given that a great deal of work is currently being done to maximize the amount of nickel in next-generation electrode material, the consequences of nickel use in Li-rich oxides observed here are of high importance to further our understanding of these important materials. References 1. McCalla, E. et al, Science 2015, 350 (6267), 1516. 2. Jung, R. et al, Journal of The Electrochemical Society 2017, 164 (7), A1361-A1377. 3. Gallagher, K. G et al, Electrochemistry Communications 2013, 33, 96-98. 4. McCalla, E. et al, Journal of the American Chemical Society 2015, 137 (14), 4804-4814.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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