MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4243700742 · doi:10.1149/ma2020-012272mtgabs

The Development of High-Throughput Methods in the Study of Solid State Li-Electrolytes

2020· article· en· W4243700742 sur OpenAlexaff
Antranik Jonderian, Eric McCalla

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteFast ion conductorThroughputBattery (electricity)Materials scienceCharacterization (materials science)NanotechnologyProcess engineeringComputer scienceChemistryElectrodeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-throughput experimentation is a fast and efficient methodology for materials discovery, screening, and optimization. It has, therefore, garnered a lot of attention from battery researchers as a potential way to accelerate the development of next-generation Li-ion batteries and battery systems beyond Li-ion. However, its successful use in battery materials discovery has been extremely limited due to a variety of challenges including: (i) difficulties in synthesizing mg-scale samples that are comparable to bulk samples made by industrial methods, (ii) limited high-throughput characterization acting like a bottleneck even after high throughput synthesis is developed, and (iii) high cost of commercially available high-throughput instrumentation. Here, we develop high throughput techniques for solid-state electrolytes. First, a novel synthesis approach is used to make 64 mg-scale solid electrolytes simultaneously. The powder samples are prepared by a citrate sol-gel method using an automated dispensing system. These powders were formulated into sixty-four pellets using a home-made high-throughput pellet press die. The samples are then sintered at high temperature to yield the solid electrolytes. The proof of concept here is performed on the Li-La-Ti-O pseudo-ternary system that includes the perovskites Li 3x La 2/3-x TiO 3 , considered candidates for solid-state electrolytes for high energy lithium-ion batteries. Given that vacancies and other defects play an essential role in ionic conductivity, the screening of complete phase diagrams has the potential to reveal phases with optimized defect contents and thus yield improved solid electrolytes. We have therefore developed a high-throughput characterization suite for solid electrolytes. First, we use a high throughput X-ray diffractometer capable of producing Rietveld quality patterns for mg-scale samples in 10 min such that 64 patterns can be obtained in under 12 h. This system is readily used to produce structural phase diagrams in ternary or even quaternary systems. Next, a high throughput electrochemical impedance spectrometer is used to map the ionic conductivities onto the phase diagrams. Finally, high throughput electrochemistry is used to determine the stability window of the electrolytes. All aspects of this workflow are demonstrated on the Li-La-Ti-O system. This now permits the synthesis and full characterization of approximately 192 compositions per week with one researcher only. This approach is well suited to determine the structure-property relations in complex composition spaces. The complete ternary Li-La-Ti phase diagram synthesized at 1150 °C with slow cooling was determined and will be presented in detail. The total (ionic + electronic) conductivity of the phase diagram was mapped by the electrochemical impedance spectroscopy. Quenching was performed to verify that transformations during slow cooling are moderate in this system. Consequences for the development of other solid electrolytes will also be discussed.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,311 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetMachine Learning in Materials ScienceTravaux en français237 207