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Enregistrement W3024745556 · doi:10.1149/ma2020-014565mtgabs

Na Metal Batteries: Interface Design from Liquid to Solid Systems

2020· article· en· W3024745556 sur OpenAlexaff
Shumin Zhang, Yang Zhao, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeElectrolyteMaterials scienceSulfideIonic liquidEnergy storageElectrochemistryChemical engineeringMetalIonic conductivityNanotechnologyMetallurgyChemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With a high demand on advanced energy storage systems, sodium metal batteries (SMBs) are believed to be an emerging and competitive candidate due to the rich resource, low cost, and suitable redox potential of Na metal.1 However, the SEI layer formed in Na carbonate electrolytes is relatively unstable, which leads to nonuniform ionic flux during repetitive Na stripping/plating process as well as low columbic efficiency (CE). In addition to that, the poor SEI layer may result in the growth of mossy or dendritic Na, causing serious safety issues. 2 All-solid-state Na metal batteries (ASSSMBs) equipped with solid-state electrolytes (SSEs) are much reliable for the elimination of safety hazards that liquid electrolytes associate with. In the state-of-the-art SSEs, sulfide-based SSEs exhibit high ionic conductivity, moderate synthetic conditions, low grain boundary resistance, and malleable properties3, thus they are more promising to be actually employed in the next-generation high-performance ASSSMBs. However, these sulfide SSEs can thermodynamically react with metal anode to form a mixed ionic and electronic conducting interface, continuously depleting both the SSE and Na anode.4 Meanwhile, the resultant large polarization can lead to the growth of interfacial resistance and deterioration of battery performance. Similarly with that in liquid system, uneven Na+ deposition also occurr at the sulfide SSE/Na anode interface, causing the formation of dendrites and short circuits of the batteries.4 As such, the electrolyte/Na anode incompatibility is the priority to be solved for realizing high-performance SMBs. Even though some effective approaches have been reported to address this issue, the developments of SMBs is still in its infancy. Herein, we demonstrate the inorganic−organic coating via advanced molecular layer deposition (MLD) 5, 6 as a protective layer for metallic Na anode in SMBs. By protecting Na anode with controllable alucone layer, the dendrites and mossy Na formation are effectively suppressed and the lifetime of liquid-state battery has been significantly improved.7 Moreover, we extend this alucone film in ASSSMBs to stabilize the active Na anode/electrolyte interface, limiting the decomposition of the sulfide based electrolyte (Na3SbS4 and Na3PS4) and Na dendrite growth. Protected by this film, full battery performance is remarkably improved and Na-Na symmetric cells are stabilized nearly 500 hours at room temperature. The modified interface is further characterized by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) depth profiling, which provides spatially resolved evidence of the synergistic effect between the dendrite-suppressed sodiated alucone and the insulating unsodiated alucone. Such coupled layers reinforce the protection of the Na metal/electrolyte interface.8 Our works identify alucone as an effective and bi-functional coating material as its derivatives can stabilize the metal/electrolyte interface, paving the way for rapid development and wide utilization of SMBs. References: 1. Han, X. G.; Gong, Y. H.; Fu, K.; He, X. F.; Hitz, G. T.; Dai, J. Q.; Pearse, A.; Liu, B. Y.; Wang, H.; Rublo, G.; Mo, Y. F.; Thangadurai, V.; Wachsman, E. D.; Hu, L. B. Nat Mater 2017, 16, (5), 572-579. 2. Lee, B.; Paek, E.; Mitlin, D.; Lee, S. W. Chem Rev 2019, 119, (8), 5416-5460. 3. Tian, Y. S.; Sun, Y. Z.; Hannah, D. C.; Xiao, Y. H.; Liu, H.; Chapman, K. W.; Bo, S. H.; Ceder, G. Joule 2019, 3, (4), 1037-1050. 4. Wang, Y.; Richards, W. D.; Bo, S. H.; Miara, L. J.; Ceder, G. Chemistry of Materials 2017, 29, (17), 7475-7482. 5. Zhao, Y.; Adair, K. R.; Sun, X. L. Energy & Environmental Science 2018, 11, (10), 2673-2695. 6. Zhao, Y.; Sun, X. L. Acs Energy Lett 2018, 3, (4), 899-914. 7. Zhao, Y.; Goncharova, L. V.; Zhang, Q.; Kaghazchi, P.; Sun, Q.; Lushington, A.; Wang, B. Q.; Li, R. Y.; Sun, X. L. Nano Lett 2017, 17, (9), 5653-5659. 8. Zhang, S. M; Zhao, Y.; Zhao, F. P; Zhang, L.; Wang, C. H; Davis, K.; Li, X.N ; Liang, J.W ; Li, W.H ; Li, R. Y; Sham, T K.; Sun, X.L. 2019, submitted. Figure 1

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,212 · 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
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