In-Situ Computed Tomography of Particle Microcracking and Electrode Damage in Cycled NMC622/Graphite Pouch Cell Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical degradation of electrode materials is an important failure mode in lithium-ion batteries. High-energy-density cathode materials like nickel-rich NMC (LiNi x Mn y Co z O 2 ) undergo significant anisotropic volume expansion during cycling that applies mechanical stress to the material. Computed tomography (CT) of cells can be used to image cell-level and electrode-level changes that result from long-term cycling, without the need for cell disassembly or destructive sampling. Previous work by our group has used synchrotron CT to show cathode thickness growth and depletion of liquid electrolyte after long-term (>2 years) cycling of polycrystalline NMC622/graphite cells. These phenomena were attributed to cathode microcracking, but direct evidence of this was not available at the time. In this study, we present in-situ, sub-micron CT of these unmodified pouch cells, providing new insights into the morphological changes occurring at the particle level. These results confirm that extensive microcracking and dramatic morphological changes are occurring in the cathode that were not previously observed. Combined with the cell-level and electrode-level scans presented previously, this study provides a complete, multi-scale picture of cathode microcracking and how its effects propagate throughout the cell.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».