Quantitative <i>Operando</i> <sup>7</sup>Li NMR Investigations of Silicon Anode Evolution during Fast Charging and Extended Cycling
Notice bibliographique
Résumé
The development and optimization of fast battery charging protocols require detailed information regarding lithium speciation inside a battery. Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy has the unique capability of identifying the Li phases formed in an anode during Li-ion cell operation and quantifying their relative amounts. In addition, both Li metal films and dendrites are readily detected and quantified. Here, our recently reported parallel-plate resonator radio frequency (RF) probe and the cartridge-type single-layer full cell were used to track the behavior of Si electrodes during cycling and during fast charging. The Li x Si compounds formed during electrochemical cycling exhibit an unexpected intrinsic nonequilibrium behavior at both slow and fast rates, evolving toward increasingly disordered local environments. The evolution with time of lithiated phases is nonlinear during both charging and discharging at constant current, unlike the case for pure graphite, and asymmetric between charge and discharge. During charging at rates of 1C, 2C, and 3C, metallic Li in both films and (to a lesser extent) dendritic forms are deposited on the Si anode. Part of the Li metal film formation is reversible, but a fraction remains on the electrode surface as dead Li, while all of the dendritic Li, even though formed in a considerably smaller amount, is entirely irreversible. Such performance-governing properties are critical to the development of fast-charging protocols for lithium-ion batteries (LIBs) and are exceptionally well evaluated and quantified by 7 Li magnetic resonance strategies such as those presented here.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».