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Enregistrement W3130400897 · doi:10.1149/ma2019-02/5/296

Melt-Process for the Preparation of Porous Composite Electrodes for Battery Application

2019· article· en· W3130400897 sur OpenAlexaff
Nina Verdier, Soumia El Khakani, David Lepage, Arnaud Prébé, Mickaël Dollé, Dominic Rochefort

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess engineeringFabricationMaterials scienceContext (archaeology)Battery (electricity)NanotechnologyComputer scienceEngineeringPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries have become the dominant technology for electrochemical energy storage. They have been used in electronic portable devices for decades and now taking the lead in the transportation sector in electrical vehicles. As it has long been known, the release of CO2 from combustion engine-powered constituted a significant proportion of our global emission of greenhouse gases. In order to reduce this proportion, efforts are being deployed to increase the market penetration of electric vehicles which puts a growing pressure on the production of lithium-ion batteries. As a result, this production is predicted to rapidly and sharply grow in the next few years. This fast development raises novel issues regarding the electrode production process and its impact on the environment. Currently, most of the electrode fabrication processes require organic solvent such as N-methyl-2-pyrrolidone (NMP), which is toxic and costly. It is therefore essential to find an alternative which is more sustainable that the solvent process yet that meets requirements of scalability, cost and productivity. In this context, we propose a new approach to electrodes fabrication process developed by our industrial partner Hutchinson (Patent US20130244098A1). It consists of a melt process which is well-known in the polymer industry to make composites. As such, our process does not require any solvent. In our study, we optimised the electrode formulation for power applications. In this presentation, we will report the different steps of the new melt process. The active materials and the conductive carbons used are the same as in the conventional wet process, but the binder needs to be chosen with care. Indeed, due to constraints in terms of temperature, shear forces and of the mixing process itself, the binder must be a heat-tolerant elastomer, to allow good mixing properties to the blend and flexibility to the resulting electrode. As an alternative to the most commonly-used binder, PVdF, a lower-cost commercial elastomer, Hydrogenated Nitrile Butadiene Rubber (HNBR), was used as the binder. To evaluate its compatibility and performance in lithium-ion battery composite electrodes, it was first compared to PVdF with the common wet process to make electrodes. After the validation of HNBR as a binder, it was used with the melt-process. Power testing and cycling performances of electrodes made with different active materials will be presented, showing the feasibility of electrodes and the versatility of the melt-process.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,269 · 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
Publié2019
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