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Enregistrement W3028309092 · doi:10.1149/ma2019-03/2/196

Is Cobalt Needed in Ni-Rich Positive Electrode Materials for Lithium Ion Batteries?

2019· article· en· W3028309092 sur OpenAlexaff
Hongyang Li, Marc M. E. Cormier, Ning Zhang, Julie Inglis, Jing Li, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcMaster UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCobaltLithium (medication)Materials scienceMetalThermal stabilityPhase (matter)MetallurgyChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LiNi1-x-yCoxAlyO2 (NCA) was developed from LiNiO2 by partially substituting Ni with Co and Al, and it has been successfully commercialized and used in electric vehicles by Panasonic and Tesla, respectively. Because Co has a relatively high price of $29.98 USD/lb as of Aug. 3, 2018, while the prices of Ni and Al are only $6.00 and $0.92 USD/lb, respectively, as reported on InfoMine (http://www.infomine.com/investment/metal-prices), reducing the Co content in NCA materials has become a priority.1 , 2 For NCA materials, substitution of Al for Ni was shown to improve the thermal stability and safety.3,4 Partial replacement of Ni with Co was thought to improve structural stability by hindering the mixing between Ni2+ and Li+ 5,6, and suppressing the multiple phase transitions during charge and discharge. Partially substituting Ni with other elements such as Mn and Mg has been investigated as well.7 , 8 However, it is hard to make a head to head comparison between the different substituents because of various synthesis conditions and analysis methods chosen by different researchers. With the increasing demand for reducing Co content, it is important to go “back to basics” and systematically study the impact of different cation substitutions. In this work, cations including Al, Co, Mn, and Mg, were selected for investigations. LixNi1-nMnO2 (M=Al, Co, Mn or Mg, n=0.05 or 0.1) were synthesized and studied with differential capacity versus voltage (dQ/dV vs. V) methods. In-situ X-ray diffraction (XRD) measurements were carried out on selected samples, and the unit cell parameters and unit cell volumes were carefully measured versus x. Figure 1a shows the clipped dQ/dV vs. V of LiNiO2, in which the peaks corresponding to the phase transitions have been circled. Figures 1b – 1d show that 5% Al, 5% Mn, or 5% Mg substitutions diminish these dQ/dV vs. V peaks, suggesting an effective suppression of the multiple phase transitions observed in LiNiO2. Figure 1e shows dQ/dV vs. V of 5% Co substitution, and it shows almost identical peak features as LiNiO2 (Figure 1a), indicating the existence of multiple phase transitions. However, the dQ/dV curves for the 5% Co and LiNiO2 samples are partially off-scale in Figures 1e and 1a, respectively. Therefore, Figures 1f – 1g show the same dQ/dV vs. V with a larger y-axis scale. Figures 1f and 1j show that both LiNiO2 and LiNi0.95Co0.05O2 have similar sharp and intense dQ/dV peaks compared to the other samples. The conclusions from dQ/dV vs. V analysis were supported by in-situ XRD measurements. The studies on 5% and 10% cation doped series showed trends in the changes in material structure and specific capacities. Based on the observed trends, a preliminary theory of how the various cations impact LiNi1-xMxO2 has been developed and will be reported. References Y. K. Sun, D. J. Lee, Y. J. Lee, Z. Chen, and S. T. Myung, ACS Appl. Mater. Interfaces, 5, 11434–11440 (2013). K. Ghatak, S. Basu, T. Das, V. Sharma, H. Kumar, and D. Datta, Phys. Chem. Chem. Phys., 120, 22805-22817 (2018). T. Ohzuku, A. Ueda, and M. Kouguchi, J. Electrochem. Soc., 142, 4033–4039 (1995). M. Guilmard, A. Rougier, M. Grüne, L. Croguennec, and C. Delmas, J. Power Sources, 115, 305–314 (2003). S. T. Myung, F. Maglia, K. J. Park, C. S. Yoon, P. Lamp, S. J. Kim, and Y. K. Sun, ACS Energy Lett., 2, 196–223 (2017). C. Delmas, I. Saadoune, and A. Rougier, J. Power Sources, 44, 595–602 (1993). H. Arai, S. Okada, Y. Sakurai, and J. Yamaki, J. Electrochem. Soc. , 144 , 3117–3125 (1997). C. C. Chang, J. Y. Kim, and P. N. Kumta, J. Electrochem. Soc., 147, 1722–1729 (2000). Figure 1. Cell voltage as a function of specific capacity (V vs. Q) of LiNiO2 (A), LiNi0.95Al0.05O2 (B), LiNi0.95Mn0.05O2 (C), LiNi0.95Mg0.05O2 (D), and LiNi0.95Co0.05O2 (E); Differential capacity as a function of cell voltage (dQ/dV vs. V) of 2nd charge and discharge of LiNiO2 (a), LiNi0.95Al0.05 O2 (b), LiNi0.95Mn0.05O2 (c), LiNi0.95Mg0.05O2 (d), and LiNi0.95Co0.05O2 (e); The same dQ/dV vs. V curves with larger Y axis scale (f – j). 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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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