Characterization of Gel Polymer Electrolytes Based on Poly (Ionic Liquid)-Glyme Mixtures for Lithium Metal Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Solid polymer electrolytes (SPE) have generated an extensive and sustained interest for its application in lithium metal batteries.[ 1 ] Compared with liquid electrolytes, solid polymer electrolytes have higher safety and thermal stability, since they can provide a physical barrier layer to prevent efficiently lithium dendrite growth and avoid thermal runaway under high temperature or impact. Despite the substantial benefits, some limitations remain to be improved, such as a low ionic conductivity at room temperature and low transference number. Several studies are being conducted to overcome these weaknesses and develop new generation of solid polymer electrolyte lithium metal batteries.[ 2 ] Most of the research on SPEs is focused on polyethylene oxide (PEO) mixed with lithium bis(trifluoromethanesulfonyl)imide (LiTFSI) salt and its derivative. In general, PEO-based solid electrolytes have shown good dimensional stability, good safety, and can mechanically prevent dendritic growth. However, they exhibit low ionic conductivity and rather low cationic transference number (t+) of ca. 0.15. To achieve sufficient conductivity at low temperatures, polymers that are difficult to crystallize are proposed. Ionic liquids (IL) are poor crystal formers; therefore, polymers of IL are potentially good alternatives to PEO for lower temperature conductivity. An Iongel membrane based on the poly(dimethyldiallylammonium) polyDADMA-TFSI poly(ionic liquid) has gained attention in polymer metal batteries due to its favorable mechanical properties and stability against Li-metal.[ 3 ] The present study provides an insight into the properties of free-standing membranes using poly (ionic liquid)-glyme mixtures compared to typical polymer salt blends (PEO-LiTFSI) and PDADMA-LiTFSI. The benefit of tetraethylene glycol dimethyl ether (G4) is highlighted and appears to be the key component to obtain higher ionic conductivity regardless on the type of polymer used. The impact of the increase in LiG4TFSI/poly ionic liquid ratio within the electrolyte on the transference number, ionic conductivity and mechanical properties was further analyzed. For 33-66 wt% composition for PDADMAT-LiG4TFSI and PEO-LiG4TFSI membranes, a good compromise between the physicochemical and electrochemical properties was achieved. References [1] P. Yao, H. Yu, Z. Ding, Y. Liu, J. Lu, M. Lavorgna, J. Wu, X. Liu, Frontiers in Chemistry 2019, 7. [2] J. R. Nair, L. Imholt, G. Brunklaus, M. Winter, The Electrochemical Society Interface 2019, 28, 55-61. [3] aG. B. Appetecchi, G. T. Kim, M. Montanino, M. Carewska, R. Marcilla, D. Mecerreyes, I. De Meatza, Journal of Power Sources 2010, 195, 3668-3675; bA. Fdz De Anastro, N. Lago, C. Berlanga, M. Galcerán, M. Hilder, M. Forsyth, D. Mecerreyes, Journal of Membrane Science 2019, 582, 435-441; cG. M. A. Girard, X. Wang, R. Yunis, D. R. MacFarlane, A. J. Bhattacharyya, M. Forsyth, P. C. Howlett, Batteries & Supercaps 2019, 2, 229-239.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».