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Enregistrement W3041719730 · doi:10.1021/acs.accounts.0c00104

Oxygen-Based Anion Redox for Lithium Batteries

2020· article· en· W3041719730 sur OpenAlexafffund
Matthew Li, Xuanxuan Bi, Khalil Amine, Jun Lü

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesWaterloo Institute for Nanotechnology, University of WaterlooVehicle Technologies ProgramNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLithium (medication)RedoxOxygenIonChemistryInorganic chemistryOrganic chemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ConspectusThe importance of current Li-ion batteries (LIBs) in modern society cannot be overstated. While the energy demands of devices increase, the corresponding enhancements in energy density of battery technologies are highly sought after. Currently, many different battery concepts, such as Li–S and metal–air among many others, have been investigated. However, their practical implementation has mostly been restricted to the prototyping stage. In fact, most of these technologies require rework of existing Li-ion battery manufacturing facilities and will naturally incur resistance to change from industry. For this reason, one specifically attractive technology, anionic redox in transition metal oxides, has gained much attention in the recent years. Its ability to be directly used in already established processes and higher energy density with similar electrolyte formulation make it a key materials research direction for next generation Li-ion batteries. In regular LIBs, the redox active centers are the transition metal cation. In anion redox, both the anion (typically O) and the transition metal cation are utilized as redox centers with enormous implications for increasing energy density. This new material can be highly competitive for replacing the current LIB technologies. However, much is still unknown about its cycling mechanism. Upon activating the O redox couples, most cationic and anionic redox active materials will either evolve O2 or undergo irreversible structural degradation with associated severe decreases in electrochemical performance. By understanding the transition from full anion redox to partial cationic and anionic redox, we hope readers can gain a deeper understanding of the topic.This Account will focus mainly on the work that was conducted by our group at Argonne National Laboratory. The phenomenon of cationic and anionic redox in a lithium-ion battery cathode will first be discussed. Our work in resonant inelastic X-ray scattering to investigate the spectroscopic features of O after delithiation has found potential “fingerprint” signals that could likely be used to identify and confirm reversible O redox if corroborated with other techniques. To follow, we will examine our work on Li–O2 batteries. While our group and the research community have had many significant contributions and improvements to the field of Li–O2 (such as decreasing overpotential and achieving cyclability in air environment), its practical application is still far from realization. Perhaps our most important contribution to this area is the discovery that Ir deposited on reduced graphene oxide can be used to halt the reduction of O2 at the LiO2 oxidation state. This not only significantly decreases the charge overpotential but also presents the important concept of oxidation-state controlled discharge. Subsequently, we will focus on our oxidation state-controlled redox-based charging of oxygen in a pure oxygen redox Li-ion battery. Future implications of this technology will be emphasized.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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