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Enregistrement W3206021370 · doi:10.11575/prism/39149

Designing Electrolytes and Electrode-electrolyte Interfaces for Next-Generation Lithium Metal Batteries

2021· dissertation· en· W3206021370 sur OpenAlexfundno aff
Chengtian Zhou

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésElectrolyteLithium metalElectrodeLithium (medication)Materials scienceNanotechnologyInorganic chemistryChemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State-of-the-art lithium-ion batteries (LIBs) are approaching their energy density limits and thus may not be the answer to the ever-increasing demand for higher specific energy density in today’s energy storage and power applications. Li metal is considered the ultimate anode material due to its ultra-high specific capacity 3860 mAh g-1, more than 10 times higher than lithiated graphite. Solid-state electrolytes (SSEs) provide a potential solution to advance the performance of Li metal batteries (LMBs). However, the device integration of SSEs, especially Li-stuffed garnet, is exceptionally challenging. Another critical aspect for LMBs is to limit excess Li metal at the anode. In this thesis, the interface between Li metal anode and Li-stuffed garnet Li6.5La2.9Ba0.1Zr0.4Ta1.6O12 is investigated. Poor contact between Li and garnet is identified as the reason for high interfacial resistance. A viable surfactant-assisted wet chemical method to deposit ZnO layer on Li-stuffed garnet is reported to reduce the interfacial resistance to as low as 10 Ω cm2. A composite polymer-ceramic electrolyte (CPE) for room temperature solid-state Li-S battery (SSLSB) is demonstrated. The CPE has low interfacial resistance against both Li metal anode and sulfur cathode. An engineered sulfur-Ketjen black(S@KB) composite cathode is coupled with CPE to demonstrate a SSLSB with a pronounced specific capacity of 1108 mAh g−1 and areal capacity of 1.77 mAh cm−2. As CPE is prepared by a solution casting method, lean solvent confinement affects the morphological structure and ionic conductivity of CPE. A higher amount of solvent retention leads to higher ionic conductivity but at the cost of membranes’ mechanical properties. In order to study anode-free Li-metal batteries (AFLMBs), a special coin cell configuration is designed with high compression. The high pressure leads to more stable cycling performance, providing a more accurate assessment of AFLMBs. A carbonate-glyme hybrid electrolyte for AFLMB is demonstrated with capacity retention of 73% for 50 cycles. The hybrid electrolyte possesses a unique solvation structure, where diglyme solvates both Li-ions and film-forming additive, while carbonates dilute the mixture, enabling facile ion migrations.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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

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 GPT0,197
Écart entre enseignants0,183 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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