(Digital Presentation) Three-Dimensional Pore-Scale Modelling of NMC Cathodes Using Multi-Resolution FIB-SEM Images
Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion battery (LIB) cathodes are porous electrodes made of active material (AM) that stores lithium, a composite of carbon additives and polymeric binder (CBD) that facilitates electron transport and ensures the mechanical integrity of the electrode, and electrolyte-filled pore space that facilitates lithium-ion transport [1]. The volume fraction and morphology of the different constituents at the microscale necessarily determine transport properties and influence the measurable performance [2]. In this work, the impact of NMC electrode microstructure on the effective transport properties is studied using FIB-SEM-based three-dimensional (3D) particle-resolved microscale simulations. The effect of AM and CBD bulk electronic conductivity on the effective electronic conductivity is first studied and used to highlight that the impact of the AM bulk conductivity is negligible compared to that of the CBD. Next, the impact of CBD volume fraction, in isolation from its morphology, is studied using morphological operations by eroding and dilating the CBD phase in the FIB-SEM images and analyzing its impact on the effective conductivity using multiple 3D reconstructions. Increasing the CBD volume fraction results in a nonlinear increase in the effective electronic conductivity. To study the effect of CBD morphology, two stochastic CBD reconstruction techniques are proposed. The first method places new CBD voxels preferentially next to existing CBD voxels, and the second method deposits the CBD randomly in the pore space. The effective electronic conductivity for microstructures containing stochastic CBD morphologies is calculated and compared to that evaluated for microstructures with eroded and dilated CBD. The CBD generated stochastically results in a predicted higher effective electronic conductivity primarily due to a lower CBD tortuosity when compared to the CBD generated with morphological operations. Finally, the impact of CBD porosity on electrode tortuosity is studied by estimating the pore-phase tortuosity considering a solid and a porous CBD. The diffusivity of the porous CBD is estimated using multi-resolution FIB-SEM images. Results show that not accounting for the CBD porosity increases the electrode tortuosity by a factor of up to three at low electrode porosities. References [1] B. L. Trembacki, A. N. Mistry, D. R. Noble, M. E. Ferraro, P. P. Mukherjee, S. A. Roberts, Mesoscale analysis of conductive binder domain morphology in lithium-ion battery electrodes, Journal of The Electrochemical Society 165 (13) (2018) E725–E736 [2] Xu, Hongyi, et al. ‘Guiding the Design of Heterogeneous Electrode Microstructures for Li‐Ion Batteries: Microscopic Imaging, Predictive Modeling, and Machine Learning’. Advanced Energy Materials, vol. 11, no. 19, May 2021, p. 2003908. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1002/aenm.202003908. Figure 1
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,010 |
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 ».