Scanning Micro X-ray Fluorescence (μXRF) as an Effective Tool in Quantifying Fe Dissolution in LiFePO<sub>4</sub> Cells: Towards a Mechanistic Understanding of Fe Dissolution
Notice bibliographique
Résumé
Lithium iron phosphate (LiFePO 4 , or LFP) is a widely used cathode material in Li-ion cells due to its improved safety and low cost relative to other materials such as LiNi x Mn y Co z O 2 (x + y + z = 1, NMC). To improve the calendar life of LFP cells, an investigation of their failure mechanisms is necessary. Herein, we use scanning micro X-ray fluorescence ( μ XRF) to study Fe dissolution from LFP and deposition on the graphite electrode, which is thought to be a contributor to capacity fade. The impacts of the vinylene carbonate (VC) electrolyte additive, cycling conditions, and water content in the positive electrode on Fe dissolution were studied. There was no significant correlation between Fe dissolution and capacity fade found. Furthermore, we proposed that gas generation concomitant with Fe dissolution might be due to the reduction of the organic species coordinating Fe 2+ when they reach the negative electrode. Localized regions of increased Fe loading on the anode surface were found, which corresponded to regions with slight non-uniformities in stack pressure or current density. This work demonstrates the effectiveness of μ XRF in quantifying transition metal (TM) dissolution in Li-ion cells without any sample treatments that might mask valuable information such as element spatial distribution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».