Study of the Reactions between Ni-Rich Positive Electrode Materials and Aqueous Solutions and their Relation to the Failure of Li-Ion Cells
Notice bibliographique
Résumé
The handling of positive electrode active materials must be done carefully due to their propensity to degrade when exposed to ambient atmosphere. The growth of impurities on Ni-rich layered lithium transition metal oxides (LTMOs) is particularly concerning as these materials readily react with H 2 O and CO 2 in atmosphere. The resulting surface impurity species have detrimental effects on the performance of the Li-ion cell and are commonly removed by washing the positive electrode active materials. However, little is understood about the reaction between these materials and aqueous solutions. In this study, LTMOs samples were exposed to acidic and neutral aqueous solutions for various periods of time. The resulting material samples were analysed by X-ray powder diffraction (XRD), thermogravimetric analysis coupled with mass spectrometry (TGA-MS), and by scanning electron microscopy (SEM). The solutions collected after washing were analysed by pH titration and inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES). From this, we propose two pH-dependent regimes that define the reaction between the positive electrode material and the aqueous solution used for washing. Possible consequences of these reactions on cell performance and lifetime are discussed.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».