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Enregistrement W3117365866 · doi:10.1149/ma2020-024666mtgabs

Using Scanning Micro X-Ray Fluorescence (µXRF) to Visualize, Understand and Quantify Transition Metal Dissolution in Li-Ion Cells

2020· article· en· W3117365866 sur OpenAlexaff
Ahmed Eldesoky, E. R. Logan, Michel B. Johnson, Chris McFarlane, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeMaterials scienceCathodeDissolutionGraphiteAnalytical Chemistry (journal)OxideX-ray fluorescenceTransition metalLithium cobalt oxideFluorescenceChemical engineeringLithium-ion batteryElectrodeChemistryMetallurgyBattery (electricity)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State-of-the-art Li-ion batteries (LIBs) typically consist of a graphite anode with a capacity of 372 mAh g -1 and a cathode material consisting of a layered transition metal oxide in the form of LiMO 2 , where M = Ni, Mn, Co or Al (NMC and NCA material), or olivine-type material in the form of LMPO 4 , where M = Fe, such as LiFePO 4 (LFP). Proposed degradation mechanisms for the cathode material in LIBs include transition metal dissolution (TMD), particle cracking and phase transformation, which are believed to contribute to significant capacity fade due to the loss of cathode active material 1 . Here, we report the use of scanning Micro X-Ray Fluorescence (µXRF) to investigate the effects of cell drying conditions and VC additive on the extent of TMD in LFP type cells and its subsequent deposition on the anode surface. For quantitative analysis, we prepared a calibration wedge made up of a pristine graphite anode with a known linear gradient of sputtered Fe. Figure 1a shows the µXRF images of the calibration sample and blank, from which we were able to correlate known TM concentrations to an observed signal intensity in the form of net count per area to facilitate accurate quantification, schematically shown in Fig. 1b . Unlike previous reports of XRF use in TMD analysis 2 , our approach allows us to quantify TM concentration deposited on our anodes without having to alter the surface by DMC washing, or through ball-milling, which preserves the nature of the sample and allows us to extract both quantitative and qualitative information (such as element distribution) from our aged cells using matrix-matched calibrants. In this work, we demonstrate how our scanning µXRF approach enabled us to visualize the distribution of TMs and other elements present on the anode surface and quantify TMD in LFP Li-ion cells. We show that Fe dissolution can be greatly reduced with rigorous cell drying and appropriate choice of additives. Additionally, we report the presence of locally high TM concentration spots on the anode which we believe are due to non-uniformities in cell stack pressure. Finally, we observe that the extent of TMD is normally not significant enough to be responsible for cell capacity fade due to active material loss, and propose how Fe dissolution might be contributing to a more complicated cell failure mechanism which will be important to investigate in future work to understand its impact on cycle life. References: Börner, M. et al. Degradation effects on the surface of commercial LiNi0.5Co0.2Mn0.3O2 electrodes. J. Power Sources 335 , 45–55 (2016). Evertz, M., Lürenbaum, C., Vortmann, B., Winter, M. & Nowak, S. Development of a method for direct elemental analysis of lithium ion battery degradation products by means of total reflection X-ray fluorescence. Spectrochim. Acta - Part B At. Spectrosc. 112 , 34–39 (2015). 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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