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Enregistrement W4236169904 · doi:10.1149/ma2014-04/4/671

Determination of the Voltage-Dependence of Parasitic Heat Flow in Lithium Ion Cells Using Isothermal Microcalorimetry

2014· article· en· W4236169904 sur OpenAlexaff
Laura E. Downie, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoule heatingHeat generationThermodynamicsChemistryIsothermal processMaterials scienceMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parasitic reactions that occur in lithium ion batteries are well known to result in cell failure [1], and therefore being able to measure and reduce these reactions is of utmost importance. Isothermal microcalorimetry has been previously used to determine the relative contribution of parasitic heat flow between cells varying in electrolyte composition [2]. However, the absolute magnitude of the voltage-dependent parasitic heat flow for individual cells has not previously been determined. Here, by varying the current over narrow voltage ranges, the relative contributions of each of the heat flow sources as a function of state of charge can be isolated. When a current is applied to a cell there are three sources of heat flow [3]: Joule heating due to polarization, changes in entropy, and parasitic reactions. Polarization produces a non-reversible heat flow that is proportional to the square of the current, changes in entropy during intercalation and deintercalation produces a reversible heat flow that is proportional to the current, and parasitic reactions produce a heat flow that is thought to be independent of the current. The relative effect of entropy, polarization, and parasitics can therefore be determined over small voltage ranges by varying the current. The data can be fit using a simplistic model where each contribution has one linear term and one that scales with the state of charge. The fitting constants then give the relative contributions of each term, with particular importance to the parameters associated with the parasitic heat flow for an individual cell, allowing for the extraction of the voltage-dependence of the parasitic heat flow for an individual cell. Figure 1 shows an example of such an analysis for a 225 mAh machine-made LiCoO 2 /graphite pouch cell with a 1 M LiPF 6 in 3:7 EC:EMC electrolyte. The heat flow was measured using a TA instruments TAM III isothermal calorimeter equipped with twelve microcalorimeters with an accuracy of < ±1 mW. There is an excellent agreement between the simplistic model and the experimental data, showing the ability of isothermal microcalorimetry to accurately extract the voltage-dependence of parasitic heat flow in individual cells. This analysis is particularly useful for drawing conclusions about the behaviours of electrolyte additives across different cell chemistries where the method of relative differences in heat flow cannot be used. Results will be presented for four different machine-made pouch cell chemistries: LiCoO 2 /graphite to 4.2 V, Li[Ni 0.33 Mn 0.33 Co 0.33 ]O 2 to 4.2 V, Li[Ni 0.33 Mn 0.33 Co 0.33 ]O 2 to 4.4 V, and Li[Ni 0.4 Mn 0.4 Co 0.2 ]O 2 to 4.7 V. The effect of a variety of different additives such as vinylene carbonate, methylene methanedisulfonate, ethylene sulfate, trimethylene sulfate, etc, will also be explored. References [1] J.C. Burns, et al., Electrochem. Solid State Lett. , 13 , A177 (2010). [2] L.E. Downie, et al., ECS Electrochem. Lett. , 2 , A106 (2013). [3] J.R. Dahn, et al., Phys. Rev. B , 32 , 3316 (1985).

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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,503

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations0
Publié2014
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Résumé présentoui

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