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Enregistrement W4245549972 · doi:10.1149/ma2019-02/5/239

Low-Frequency Electrochemical Impedance Spectroscopy to Diagnose the Effect of the Aging Process on Mass Transfer in Cathode Particles

2019· article· en· W4245549972 sur OpenAlexaboutno aff
Valérie Charbonneau, Andrzej Lasia, Robert Morasch, Gessie Brisard

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyBattery (electricity)AnodeAnalytical Chemistry (journal)CathodeMaterials scienceElectrodeDiffusionLithium (medication)Lithium-ion batteryChemistryElectrochemistryPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium ion batteries are widely used for small scale electronic applications and for large scale applications like electronic vehicles and grid energy storage. Hence, a key requirement to better predict battery performance is the development of advanced analysis techniques. Electrochemical impedance spectroscopy is a powerful tool to monitor the evolution of kinetic and mass transfer effects during cycling, as measurements can be performed without need to dissemble the battery cell. Moreover, measurements performed at very low frequencies (<1 mHz) can provide insightful information on mass transfer occurring at low rates, i.e. solid-state lithium ion diffusion. In the present study, we modelized impedances including finite-length internal diffusion for LiNixMnyCo1-x-yO2 of different ratios in NMC/graphite cells equipped with a gold wire reference electrode. This three-electrode Swagelok® type T-cell developed by Solchenbach and al. [1] allows for a reliable deconvolution of anode and cathode impedance. Thus, the evolution of the lithium ion diffusion coefficient into NMC secondary particles was monitored throughout the first charge and discharge of the battery cell. For this purpose, impedance analyses at frequencies from 200 kHz to 0.1 mHz were acquired at each ~5-10% state-of-charge gained (or lost during discharge). At first, the Warburg element of these spectra displayed a straight line of 45° corresponding to the semi-infinite diffusion. At lower frequencies the spectra subsequently showed a vertical line which corresponds to the diffusion layer thickness being much larger than the sphere radius. This indicated that the diffusion arrived at the very center of the particle and could not proceed any further (no dc current flowing). The electrical equivalent circuit including finite-length internal linear and spherical diffusion was used to fit the obtained spectra [2]. This model was previously applied by Rajabloo and al. [3] to LiFePO4 to develop a semi-empirical performance model and it was here modified to allow the diagnostic of NMC cathode material. This enabled estimation of the lithium ion diffusion coefficients at each state-of-charge. Therefore, we were able to observe the evolution of the solid-state diffusion coefficient during the very first charge/discharge cycle of the battery cell. This evolution was compared to those after a few charge/discharge cycles to determine the aging effect on mass transfer into cathode particles. We then accessed the characteristic behavior of the NMCs studied at various cycling conditions (i.e. cutoff potential and temperature). References: [1] S. Solchenbach, D. Pritzl, E. Kong, J. Landesfeind and H. A. Gasteiger, J. Electrochem. Soc., 163, A2265 (2016). [2] A. Lasia, Electrochemical impedance spectroscopy and its application, Eds. Springer, 112 (2014). [3] B. Rajabloo, A. Jokar, W. Wakem, M. Désilets and G. M. Brisard, J. Appl. Electrochem., 48(6), 663-674 (2018). Acknowledgements: This work is financially supported by the Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies (FRQNT), the Ministry of International Relations and La Francophonie – Coopération bilatérale Québec-Bavière and Mitacs. Prof. Dr. Hubert A. Gasteiger, Dr. Bharatkumar Suthar and Dr. Daniel Pritzl are acknowledged for helpful discussions and insight during an internship at Technical University Munich (Chair of Technical Electrochemistry).

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2019
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