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Enregistrement W3088749518 · doi:10.1149/1945-7111/abbbbe

Performance and Degradation of LiFePO<sub>4</sub>/Graphite Cells: The Impact of Water Contamination and an Evaluation of Common Electrolyte Additives

2020· article· en· W3088749518 sur OpenAlexaff
E. R. Logan, Helena Hebecker, Ahmed Eldesoky, Aidan Luscombe, Michel B. Johnson, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteDissolutionGraphiteContaminationDegradation (telecommunications)Chemical engineeringCathodeMaterials scienceChemistryElectrodeMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LiFePO 4 (LFP) is an appealing cathode material for Li-ion batteries. Its superior safety and lack of expensive transition metals make LFP attractive even with the commercialization of higher specific capacity materials. In this work the performance of LFP/graphite cells is tested at various temperatures and cycling protocols. The amount of water contamination is controlled to study the impact of water on capacity fade in LFP. Further, several additive systems that have been effective in NMC/graphite chemistries are tested in LFP/graphite cells. The presence of excess water impacts cell performance severely when no electrolyte additives are used, or when the electrodes are poorly passivated. When effective additive systems are used, the existence of up to 500 ppm excess water in the cell is does not strongly affect cycle life and storage performance. Fe dissolution is studied in LFP with micro X-ray fluorescence spectroscopy ( μ XRF), and most electrolyte additives virtually eliminate Fe dissolution, even at high temperature and with water contamination. Removing excess water contamination suppresses Fe dissolution in cells without electrolyte additives. Finally, the capacity retention of LFP/graphite cells at high temperature is compared with long lifetime NMC/graphite cells, demonstrating challenges for LFP/graphite cells.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations78
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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