Decoupling Electrolyte and Electrode Reactions Using in-Operando Electrochemical X-Ray Powder Diffraction
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».