(Invited) In Operando and in Situ techniques for Intercalation Compounds in Li-Ion and All-Solid-State Batteries
Notice bibliographique
Résumé
We will present the results and supporting video files of several in operando techniques used to study lithium-ion and solid-state batteries, such as in situ scanning electron microscopy (SEM), in situ transmission electron microscopy (TEM), in situ Raman spectroscopy, in situ X-ray diffraction and in situ UV visible. These studies help understand several mechanisms, including volume expansion of anodes such as Si (300%), lithium metal (20%), graphite (10%) and LTO (0%). They are also used to measure the thickness of the anode, cathode and electrolyte through the charge/discharge cycle. The mechanism of lithium dendrite was also studied and its details will be presented. Blend-based solid polymer electrolyte (SPE) lithium-sulfur cells were studied in operando using two techniques: SEM and ultraviolet-visible absorption spectroscopy (UV-vis). During the operation of these cells, extensive polysulfide dissolution in the solid polymer electrolyte (cross-linked polyethylene oxide) leads to the formation of a catholyte. A clear micrograph of the thick passivation layer on the sulfur-rich anode and the decreased SPE thickness due to cycling confirmed the failure mechanism: capacity decays by reducing the amount of active material and by contributing to a charge-inhibiting mechanism called polysulfide shuttle. The formation of elemental sulfur is clearly visible in real time during the charge process beyond 2.3 V. The non-destructive in operando UV-vis study also showed the presence of characteristic absorption peaks evolving with cycling, demonstrating the accumulation of various polysulfide species, and the predominant formation of S 4 2- and of S 6 2- during discharge and charge, respectively. This finding implies that the charge and discharge reactions are not completely reversible and proceed along different pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».