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Enregistrement W3113591955 · doi:10.1149/ma2020-02453811mtgabs

Understanding the High-Voltage Cycling Behavior of Ni-Rich Cathode

2020· article· en· W3113591955 sur OpenAlexaff
Hanshuo Liu, Zhong Xie, Wei Qu

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeMaterials scienceVoltageHigh voltageCyclingElectrodePower densityEngineering physicsNanotechnologyElectrical engineeringPower (physics)ChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nowadays, lithium-ion batteries (LIBs) have been widely used in the automotive industry as power sources for electric vehicles (EVs). Nevertheless, the rapid development of EVs requires LIBs to enable higher energy density, enhanced safety, lower cost and longer cycle life. Ni-rich LiNixMnyCo1-x-yO2 (NMC) layered oxides have attracted great attention due to their high specific capacity (≈ 200 mAh/g), which are promising cathode materials for high-energy-density LIBs. The capability of high-voltage operation of the cathode can largely influence the energy density of LIB. Whereas, it is reported that Ni-rich cathode materials are unstable at high-voltage cycling conditions, leading to severe performance deterioration. (1, 2) Attempts have been made in developing synthesis and modification methods of Ni-rich cathode materials in order to improve their high-voltage performance.(3, 4) However, the design of better materials relies intensively on the deep understanding of the cycling behavior of cathode. There are a few studies looking into the degradation process of Ni-rich cathodes upon high-voltage cycling. Most of the work mainly focuses on investigating structural changes of the active material, for example, phase transformation at the surface,(2) crack generation within active particles.(5) Whereas, less attention was paid to the evolutions within the whole electrode. Herein, we study the cycling behavior of LiNi0.8Mn0.1Co0.1O2 (NMC811) cathode at high cut-off voltages and look into the structural evolutions of cathode. In this work, Ni-rich NMC811 cathodes were cycled at different upper cut-off voltages to investigate their charge-discharge behavior under high-voltage cycling conditions. The NMC811 cathodes were assembled into coin cells with Li foil as counter electrode. The cells were cycled under different upper cut-off voltages of 4.3V, 4.6V and 4.8V with a C/10 cycling rate. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) measurements were conducted to analyze the ionic conduction and charge transfer at the electrolyte/particle interface of coin cells cycled at different cut-off voltages. The microstructure of pristine and cycled NMC811 cathodes were characterized in order to understand the structural evolution among different phases during high-voltage cycling. Our results show that high cut-off voltages have a negative influence on cell performance. The specific capacity of the cells cycled at 4.6V upper cut-off voltage showed a faster decrease compared to the 4.3V cells. In addition, more severe voltage decay is observed from cells cycled at 3.0V-4.6V. Whereas, when increasing the upper cut-off voltage from 4.6V to 4.8V, the cells exhibited less pronounced voltage decay, comparing to the difference observed between 4.3V and 4.6V cells. Significant increases in the charge transfer resistance (Rct) of cells cycling under higher voltages were observed from EIS measurements, which may indicate an elevated irreversible phase transformation of the active materials under high voltage cycling.(2) The microstructural evolution of NMC811 cathodes were observed under higher cycling voltages which could contribute to the poor performance of the high-voltage cells. The different behaviors of NMC811 cathode at high-voltages were analyzed in order to understand the degradation mechanisms of NMC811 cathodes under increasing cycling voltages. References: J. Li, L. E. Downie, L. Ma, W. Qiu and J. R. Dahn, Journal of The Electrochemical Society, 162, A1401 (2015). S.-K. Jung, H. Gwon, J. Hong, K.-Y. Park, D.-H. Seo, H. Kim, J. Hyun, W. Yang and K. Kang, Advanced Energy Materials, 4 (2014). X. Dong, J. Yao, W. Zhu, X. Huang, X. Kuai, J. Tang, X. Li, S. Dai, L. Shen, R. Yang, L. Gao and J. Zhao, Journal of Materials Chemistry A, 7, 20262 (2019). J. Zhang, J. Zhang, X. Ou, C. Wang, C. Peng and B. Zhang, ACS Appl Mater Interfaces, 11, 15507 (2019). Y. Mao, X. Wang, S. Xia, K. Zhang, C. Wei, S. Bak, Z. Shadike, X. Liu, Y. Yang, R. Xu, P. Pianetta, S. Ermon, E. Stavitski, K. Zhao, Z. Xu, F. Lin, X. Q. Yang, E. Hu and Y. Liu, Advanced Functional Materials, 29 (2019).

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2020
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