Direct observation of lithium metal dendrites with ceramic solid electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dendrite formation, which could cause a battery short circuit, occurs in batteries that contain lithium metal anodes. In order to suppress dendrite growth, the use of electrolytes with a high shear modulus is suggested as an ionic conductive separator in batteries. One promising candidate for this application is Li7La3Zr2O12 (LLZO) because it has excellent mechanical properties and chemical stability. In this work, in situ scanning electron microscopy (SEM) technique was employed to monitor the interface behavior between lithium metal and LLZO electrolyte during cycling with pressure. Using the obtained SEM images, videos were created that show the inhomogeneous dissolution and deposition of lithium, which induce dendrite growth. The energy dispersive spectroscopy analyses of dendrites indicate the presence of Li, C, and O elements. Moreover, the cross-section mapping comparison of the LLZO shows the inhomogeneous distribution of La, Zr, and C after cycling that was caused by lithium loss near the Li electrode and possible side reactions. This work demonstrates the morphological and chemical evolution that occurs during cycling in a symmetrical Li–Li cell that contains LLZO. Although the superior mechanical properties of LLZO make it an excellent electrolyte candidate for batteries, the further improvement of the electrochemical stabilization of the garnet–lithium metal interface is suggested.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».