Li Transport in Defected LiNiO<sub>2</sub> from First Principles: Diffusion, Nucleation, and Charge Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical intercalation of Li in battery electrodes involves a few types of kinetic processes, including diffusion in inhomogeneous media, phase nucleation/transition, and surface charge transfer. They span several length and time scales and are often coupled with each other, which makes it challenging to identify the rate-limiting step and extract kinetic parameters by fitting an empirical model. Using layered cathode LiNiO2 as an example, I will present how all these processes can be incorporated in one atomistic model without empirical inputs, which reals the kinetic competition between different processes. In this scheme, the energetics of various local environments were calculated by the density functional theory (DFT). And the obtained data were used to train a surrogate Hamiltonian with the cluster expansion method. Then the kinetic Monte Carlo (KMC) simulations were conducted with ion hopping barriers updated on-the-fly based on the Brønsted−Evans−Polanyi (BEP) relation. The charge transfer barriers at the electrode-electrolyte interface were calculated separately using the constant-voltage eNEB method1. The simulation results shown below largely reproduce the experimental voltage profile of LiNiO2 2. Both the hysteresis and the irreversible capacity loss (IRC) at the first discharge are captured. The rate limiting step switches as the Li concentration changes during cycling. Moreover, the layered LiNiO2 is never perfect and there are always some excess Ni in the Li layer, which significantly affects the electrochemical performances. My simulations peek into the atomistic origins of these effects. The excess Ni formed in the bulk during synthesis increase IRC by impeding Li diffusion3; the excess Ni near the surface formed during cycling due to oxygen loss traps Li in the fatigued particles by suppressing Li-poor phase nucleation below certain Li concentration4. References: Duan, Z. & Xiao, P. Simulation of Potential-Dependent Activation Energies in Electrocatalysis: Mechanism of O-O Bond Formation on RuO2. Journal of Physical Chemistry C 125, 15243–15250 (2021). Kurzhals, P. et al. The LiNiO2 Cathode Active Material: A Comprehensive Study of Calcination Conditions and their Correlation with Physicochemical Properties. Part I. Structural Chemistry. J Electrochem Soc 168, 110518 (2021). Phattharasupakun, N. et al. Correlating Cation Mixing with Li Kinetics: Electrochemical and Li Diffusion Measurements on Li-Deficient LiNiO2 and Li-Excess LiNi0.5Mn0.5O2. J Electrochem Soc 168, 090535 (2021). Xu, C. et al. Bulk fatigue induced by surface reconstruction in layered Ni-rich cathodes for Li-ion batteries. Nat Mater 20, 84–92 (2021). 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».