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Enregistrement W3186613233 · doi:10.1149/ma2021-01272mtgabs

Reevaluating the Criticality of Li-Excess for Disordered-Rocksalt Li-Battery Cathodes

2021· article· en· W3186613233 sur OpenAlexaff
Jinhyuk Lee, Ju Li

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeMaterials scienceLithium (medication)Battery (electricity)DiffusionChemistryPhysical chemistryPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disordered-rocksalt (DRX)-type lithium transition-metal (TM) oxides/oxyfluorides are a promising class of cathode materials for rechargeable Li-batteries [1]. These materials deliver high capacity (>250 mAh/g) and energy density (>800 Wh/kg), and they can be made with all kinds of inexpensive cations (e.g., V, Cr, Mn, Fe, Nb, Zr, Mo, W, Ta) and anions (e.g., O, F, S), leading to new opportunities to develop sustainable high-energy Li-batteries with a low cost [1]. The attention to DRX-cathodes grew from observations that DRX Li-TM oxides with Li-excess compositions (e.g., x=1.25 in Li x TM2-x O2) could deliver superior capacities (>250 mAh/g), while those without Li-excess (e.g., x=1.0 in Li x TM2-x O2) typically showed limited performance (<100 mA/g)[1,2]. Theoretical studies attribute the difference in performance to percolation of the so-called “0-TM channels”, promoting Li diffusion in the DRX-cathodes, only possible if the Li-excess level exceeds a critical threshold (e.g., x>1.1 in Li x TM2-x O2) [1,2]. Indeed, several new DRX materials (e.g., Li-Ni-Ti-Mo-oxides, Li-Fe-Ti-oxides) showed a large improvement in reversible capacity with the increasing Li-excess level [3,4]. Also, various Li-excess DRX oxyfluorides and sulfides were developed (e.g., Li2VO2F), achieving a very high capacity above 300 mAh/g [1,5,6]. Based on these results, the Li-excess strategy has become the primary consideration for designing the DRX cathodes. Meanwhile, introducing excess Li for 0-TM percolation sacrifices the theoretical TM-redox capacity for O-redox capacity, as demonstrated in many Li-rich cathodes shown to operate on oxygen redox as an additional electron reservoir. O-redox can provide alternative electron-capacities, but it also can trigger structural damage (e.g., O loss at the particle surface), resulting in poor cycling stability [1,3,6]. As a result, recent efforts reported in the DRX literature have concentrated on minimizing the O-redox-triggered structural damage, which is coupled with improving the Li-transport through a high-level of Li-excess. For example, F-substitution for O could improve the capacity retention of the Li-excess DRX oxides by increasing the TM-redox capacity at a given Li-excess level [7,8]. In this presentation, we will demonstrate that once particle size is sufficiently reduced, Mn-based DRX cathodes can deliver high capacity (>250 mAh/g) regardless of the Li-excess level, effectively removing the Li-excess “constraint” without sacrificing capacity and also reducing the O-redox-related side reactions. Our finding that Li-excess is not critical for cycling Mn-rich DRX-cathodes with small particles motivates addressing why other DRX cathodes with different chemistries, such as Li-Ni-Ti-Mo oxides, do require a high level of Li-excess to deliver high capacity, even with nano-sized active particles. By contextualizing our results with other reports from the DRX literature and investigating through Density-Functional-Theory (DFT) calculations, we find a strong correlation between the TM-redox potential and the measured capacity, revealing that Li-excess is more critical to cycling DRX-cathodes with high TM-redox potential than the ones with lower redox potential. Our work provides new insight into the multifaceted role of Li-excess to the performance of the DRX-cathode beyond 0-TM percolation. References R. J. Clement et al., Energy Environ. Sci. 13, 345–373 (2020). J. Lee et al., Science 343, 519–522 (2014) J. Lee et al., Energy Envion. Sci. 8, 3255 (2015). M. Yang et al., ACS Appl. Mater. Interfaces 11, 44144–44152 (2019). R. Chen et al., Adv. Energy Mater. 5, 1401814 (2015). J. Lee et al., Nature 556, 185–190 (2018). J. Lee et al., Nat. Commun. 8, 981 (2017). Z. Lun et al., Adv. Energy. Mater. 1802959 (2019).

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,272 · 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
Publié2021
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