Optimizing Electrolyte Additive Loadings in NMC532/Graphite Cells: Vinylene Carbonate and Ethylene Sulfate
Notice bibliographique
Résumé
A matrix of LiNi0.5Mn0.3Co0.2O2/graphite cells filled with 1.33 molal LiPF6 in EC:EMC:DMC (ethylene carbonate: ethyl methyl carbonate: dimethyl carbonate) (25:5:70 by volume) electrolyte and different weight percentages of vinylene carbonate (VC) and ethylene sulfate (DTD) electrolyte additives underwent prolonged charge-discharge cycling at 20 °C and 40 °C. The volume of gas produced during formation and cycle testing was measured. The impedance spectra of the cells before and after cycling was measured. After testing, the electrolyte was extracted for study by nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR) and gas chromatography/mass spectroscopy (GC-MS) to determine what changes in electrolyte composition had occurred. Some cells had their negative electrodes studied by scanning micro-X-ray fluorescence to quantify the amount of transition metals that transferred from the positive electrode to the negative electrode during the testing. Cells containing 1% VC or 2% VC with an additional 1% DTD by weight had the best capacity retention and lowest impedance growth. NMR and GC-MS suggest that these additive combinations promote increased electrolyte salt consumption which may represent a source of lithium to replenish the lithium inventory. Only a small amount of transition metals (0.03% or less) originating from the positive electrode active material was found on the negative electrode after testing. Most cells had over 1500 cycles at both 20 °C and 40 °C conditions.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».