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Enregistrement W3116355650 · doi:10.1149/ma2020-02623177mtgabs

Decoupling Electrolyte and Electrode Reactions Using in-Operando Electrochemical X-Ray Powder Diffraction

2020· article· en· W3116355650 sur OpenAlexaff
Oles Sendetskyi, Mark Salomons, Steve Launspach, Michael D. Fleischauer

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteMaterials scienceElectrochemistryElectrodeSeparator (oil production)Lithium (medication)NucleationElectrochemical cellBattery (electricity)Chemical engineeringNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries are the dominant energy storage technology – steady and significant progress toward lower costs, better safety, and better performance is being realized by an improved understanding and control of new materials and system engineering. Various novel materials for lithium and lithium-ion battery electrodes are emerging, many of which depend on alkali-metal alloys. Among them, Aluminum electrodes offer the potential for high lithium-ion capacities at low costs, for example, capacities of 2000 mAh/g (six times higher than graphite, the current commercial standard) can be accessed at moderate temperatures (above 40°C),1 and recent studies show that Aluminum foil electrodes can act as both the active material and current collector.2 Nevertheless, challenges with capacity fade, electrolyte breakdown, slow diffusion and nucleation barriers still exist and alkali-metal electrochemical reactivity is not fully understood. Elevated temperature operation can be used to overcome nucleation barriers and slow diffusion, but at the cost of increased rates of liquid electrolyte breakdown. Here, we combine controlled temperature electrochemical lithiation and delithiation with x-ray powder diffraction for in-situ studies of electrode and electrolyte reactions to shed light on these problems. Our in-operando cell is based on commercially available ultra-high vacuum compatible Conflat flanges with Beryllium windows and electrical feedthroughs to maintain commercially-relevant stack pressure and cell sealing.3 We will report on cell design and mechanical, electrochemical, and x-ray diffraction performance, including full-powder-pattern refinement of the Li-Al electrode material during electrochemical lithiation and delithiation. Such refinement of the diffraction patterns allows us to quantify the fractions of the phases formed as well as details of the crystal structure (e.g. solid solution vs. new phase). The evolution of the measured cell potential (red line) and the powder diffraction pattern (heat map) are shown in sections a) and b), respectively, of the attached figure. We confirm the formation of AlLi, Al2Li3 and AlLi2 and follow their fractions in-operando during charge and discharge of the cell. In section a) of the attached figure, electrode composition determined from pattern refinement (black dots) is compared to the composition predicted from electrochemical methods (blue solid lines) to separate the effects of electrode phase transitions and electrolyte breakdown. Electrode composition determined from XRD matches well the predicted composition at the beginning of the lithiation process, however it starts to deviate significantly by the time the delithiation is finished. In-operando XRD allows us to quantify this deviation and calculate the rate of liquid electrolyte breakdown. Better understanding of phase formation and electrolyte breakdown in Li-ion battery electrode materials and electrolytes will enable more robust production and improved performance of the batteries on the market. [1] M.Z. Ghavidel et al., Journal of The Electrochemical Society, 166 (16) A4034-A4040 (2019). [2] H. Li et al., Nature Communications, 11, 1584 (2020). [3] M.D. Fleischauer et al, Journal of The Electrochemical Society, 166 (2) A398-A402 (2019). Figure 1

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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