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Enregistrement W4225287750 · doi:10.1002/anie.202202894

Impacts of Dissolved Ni<sup>2+</sup> on the Solid Electrolyte Interphase on a Graphite Anode

2022· article· en· W4225287750 sur OpenAlexfundno aff
Hanying Xu, Zhanping Li, Tongchao Liu, Ce Han, Chong Guo, He Zhao, Qin Li, Jun Lü, Khalil Amine, Xinping Qiu

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryInternational Science and Technology Cooperation ProgrammeU.S. Department of EnergyCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyOffice of ScienceUniversity of Chicago
Mots-clésInterphaseAnodeElectrolyteGraphiteMaterials scienceInorganic chemistryRadiochemistryChemistryChemical engineeringMetallurgyElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transition metal (e.g. Ni) ions dissolved from layered‐structured Ni‐rich cathodes can migrate to the anode side and accelerate the failure of lithium‐ion batteries. The investigations of the impact and distribution of Ni species on the solid electrolyte interphase (SEI) on the anode are crucial to understand the failure mechanism. Herein, we used time‐of‐flight secondary ion mass spectroscopy (TOF‐SIMS) coupled with multivariate curve resolution (MCR) analysis to intuitively characterize the distribution of Ni species in the SEI. We find that the SEI on the graphite electrode using an EC‐based electrolyte exhibits a multi‐stratum structure. During accelerated aging of the LiNi 0.88 Co 0.08 Mn 0.04 O 2 /graphite full cell, the dissolution of Ni aggravates significantly upon cycling. A strong correlation between the dissolved‐Ni and organic species in the SEI on graphite is illustrated. The ion‐exchange reaction between Ni 2+ and Li + ions in the SEI is demonstrated to be the main reason for the increase of SEI resistivity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations85
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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