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Enregistrement W4391639871 · doi:10.1149/ma2023-022230mtgabs

Pushing the Energy-Lifetime Frontier of Li-Ion Batteries with Optimized Ni-Rich, Co-Free NMA-W Cathodes

2023· article· en· W4391639871 sur OpenAlexaff
Ines Hamam, Roee Omessi, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeFrontierIonMaterials scienceEnergy (signal processing)Engineering physicsChemistryElectrical engineeringEngineeringPhysicsGeographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Especially in the electric vehicle industry where both high energy density and long lifetime batteries are sought, Ni-based cathode materials such as LiNi1−x−yMnxCoyO2 (NMC) and LiNi1−x−yCoxAlyO2 (NCA) provide a fitting compromise in capacity and cyclability. In recent years, the high cost of cobalt in addition to the problematic geopolitics surrounding cobalt mining have motivated research efforts toward cobalt-free cathode materials.1 However, Ni-rich materials are subject to inevitable failure mechanisms such as microcracking and parasitic reactions with the electrolyte which are further aggravated with an increase in Ni-content and in the absence of Co.2 Many strategies have been proposed to overcome these challenges such as doping and/or coating the cathode particles,3 but there remains a need to further increase energy density with minimal compromise to lifetime. In this work we present a cathode active material system designed to push Ni-rich and Co-free materials to the limit of their performance. This is done by choosing optimal polycrystalline particle size, a balance of Mn and Al content, and a sufficient amount of high-valence doping. Additionally, appropriate synthesis conditions are needed to obtain the desired morphology and infuse the intergranular boundaries with the W dopant. It is then important to choose an appropriate upper cutoff voltage during cycling to maximize energy while avoiding drastic crystal changes.4 This optimized NMA-W material system delivers specific capacity above 200 mAh/g while retaining 95% of its capacity without relying on any amount of Co. The series of NMA-W materials presented in this work were characterized and tested. Scanning electron microscopy (SEM) images were used to observe morphology and crystallite growth after synthesis. X-ray diffraction (XRD) analysis was conducted to monitor the crystal parameters and accelerated rate calorimetry (ARC) was used to assess the thermal stability and safety of the material. Compression tests were also conducted to study the strength of the particles and their propensity to crack under stress. Choi, J. U., Voronina, N., Sun, Y. K. & Myung, S. T. Recent Progress and Perspective of Advanced High-Energy Co-Less Ni-Rich Cathodes for Li-Ion Batteries: Yesterday, Today, and Tomorrow. Adv. Energy Mater. 10, 1–31 (2020). Li, H. et al. An Unavoidable Challenge for Ni-Rich Positive Electrode Materials for Lithium-Ion Batteries. (2019) doi:10.1021/acs.chemmater.9b02372. Yan, W., Yang, S., Huang, Y., Yang, Y. & Guohui Yuan. A review on doping/coating of nickel-rich cathode materials for lithium-ion batteries. J. Alloys Compd. 819, 153048 (2020). Nam, G. W. et al. Capacity Fading of Ni-Rich NCA Cathodes: Effect of Microcracking Extent. ACS Energy Lett. 4, 2995–3001 (2019).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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