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Enregistrement W3210586630 · doi:10.1021/accountsmr.1c00137

All-Solid-State Lithium Metal Batteries with Sulfide Electrolytes: Understanding Interfacial Ion and Electron Transport

2021· article· en· W3210586630 sur OpenAlexafffund
Changhong Wang, Keegan R. Adair, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueAccounts of Materials Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesWestern UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésElectrolyteFast ion conductorMaterials scienceIonic conductivityAnodeLithium (medication)ElectrochemistryElectrochemical kineticsSulfideIonChemical engineeringNanotechnologyChemistryElectrodePhysical chemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ConspectusWith the ever-growing demand for high energy density and high safety of energy storage technologies, all-solid-state lithium metal batteries (ASSLMBs) including all-solid-state lithium ion batteries (ASSLIBs) and all-solid-state lithium–sulfur batteries (ASSLSBs) have received considerable attention in recent years. To realize ASSLMBs, various solid-state electrolytes have been rapidly developed. Among them, sulfide electrolytes (SEs) demonstrate the highest ionic conductivity (>10 mS·cm–1) and the most favorable mechanical properties. However, the commercialization of SE-based ASSLMBs has been stymied by sluggish interfacial ion and electron transport kinetics, which arises from the detrimental interfacial reactions, poor interfacial solid–solid contact, and lithium dendrite growth. To overcome the interfacial challenges, an insightful understanding of the complex interfacial ion and electron transport processes in SE-based ASSLMBs is of the foremost importance. Although most of the previous review papers underscored the interfacial challenges and summarized the corresponding strategies, a fundamental understanding of the interfacial ions and electron-transport kinetics in SE-based ASSLMBs has not yet been presented. This Account therefore primarily summarizes our recent understanding of SE-based ASSLMBs from the perspectives of interfacial ion and electron transport, aiming to provide an insightful understanding of interfacial kinetics.We first compare various solid-state electrolytes including SEs, oxide electrolytes, halide electrolytes, polymer electrolytes, borohydride electrolytes in terms of their ionic conductivity, electrochemical stability windows, and mechanical properties, aiming to justify the advantages of SEs in ASSLMBs. Then, the interfacial challenges at both cathode and anode interfaces of SE-based ASSLIBs and SE-based ASSLSBs are presented, respectively. These interfacial challenges significantly hinder the interfacial ion and electron transport. To boost the interfacial charge transfer kinetics, our recent research advances related to the cathode interface between transition-metal oxides (TMOs) and SEs are then discussed. In parallel, our latest progress on SE-based ASSLSBs is also summarized from the perspective of interfacial kinetics. At the anode interface, our innovative strategies to enhance interfacial Li ion transport between Li metal and SEs are recapped. Finally, conclusions and our perspectives on SE-based ASSLMBs are presented. We believe that this specific Account provides an insightful understanding of interfacial ion and electron transport behavior in SE-based ASSLMBs.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,314
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 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

Citations98
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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