Localized Tortuosity Determination of Li-Ion Battery Electrode Using SECM and SICM
Notice bibliographique
Résumé
Li-ion batteries’ limited power represents a barrier to their application in the domain of renewable energy. To examine the origin of this limitation, the effect of microstructural parameters such as porosity and tortuosity on ionic transport, especially through the electrolyte within the electrode pores needs to be studied. In this work, we tried to determine the local tortuosity in Li4Ti5O12 (LTO) electrodes with various porosities using two scanning probe microscopic techniques: Scanning Ion Conductance Microscopy (SICM) and Scanning Electrochemical Microscopy (SECM). SICM measures the effective ionic conductivity of Li+ ions whereas SECM probes the diffusion of electroactive species like anthracene.1,2 We observed that in both cases, the normalized current increases with porosity as more ions reach the tip through the pores of the electrode. The MacMullin number calculated from SICM and SECM measurements for the LTO electrodes having porosities from 50% to 63% shows that these techniques are complementary. Improved transport through these porous electrodes is indicated by the lower tortuosity values obtained compared to those anticipated by the mass transport models like the Bruggeman relationship. Hence, the tortuosity values determined from these microscopic techniques can be used as a strong tool to improve the modeling of electrolyte transport within electrodes. In turn, this should be highly valuable in the design of batteries with high power density. References: N. A. Payne, J. I. G. Dawkins, S. B. Schougaard and J. Mauzeroll, Anal. Chem., 2019, 91, 15718–15725. Md. S. Hossain, L. I. Stephens, M. Hatami, M. Ghavidel, D. Chhin, J. I. G. Dawkins, L. Savignac, J. Mauzeroll and S. B. Schougaard, ACS Appl. Energy Mater., 2020, 3, 440–446.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».