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Enregistrement W4391662520 · doi:10.1149/ma2023-022429mtgabs

Understanding the Self-Discharge Redox Shuttle Mechanism of Dimethyl Terephthalate in Lithium-Ion Batteries

2023· article· en· W4391662520 sur OpenAlexaff
Tom Bötticher, Anu Adamson, Sebastian Büchele, Ethan D. Alter, Michael Metzger

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithium (medication)RedoxIonMechanism (biology)ChemistryMaterials scienceInorganic chemistryOrganic chemistryPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies showed that LFP/graphite cells without additives show higher reversible self-discharge after 500 h of open-circuit voltage (OCV) storage at 40 or 60°C than NMC811/graphite cells.1 Furthermore, cells with lithium hexafluorophosphate (LiPF6), the most commonly used conducting salt in lithium-ion batteries, show higher self-discharge than cells with lithium bis(fluorosulfonyl)imide (LiFSI), an alternative salt with higher temperature stability.2 Recently, dimethyl terephthalate (DMT) was identified as the redox shuttle molecule responsible for the unwanted self-discharge of these lithium-ion batteries.3 In a lithium-ion cell, a reversible shuttle can gain an electron at the negative electrode by reduction, diffuse to the positive electrode, lose the electron by oxidation, and then repeat the process many times (see Figure 1). Adamson et al.4 proved that DMT is created in-situ as a breakdown product of polyethylene terephthalate (PET), which is a surprisingly common polymer for the adhesive tapes found in commercial batteries. The exact redox potential and electrochemical stability of DMT, as well as its shuttling mechanism across electrodes passivated with a solid-electrolyte interphase (SEI) however were not understood. Based on an optimized coin cell cyclic voltammetry setup, ultra high precision coulometry measurements, OCV storage, and GC-MS experiments, we present new insights on the self-discharge redox shuttle mechanism of DMT in LFP/graphite pouch cells, investigate if this redox shuttle can account for the self-discharge differences in LiPF6 and LiFSI cells, and explore the stability of DMT in pouch cells. References: E. R. Logan, A. Eldesoky, E. Eastwood, H. Hebecker, C. P. Aiken, M. Metzger and J. R. Dahn, J Electrochem Soc, 2022, 169, 040560. E. R. Logan, A. Eldesoky, E. Eastwood, H. Hebecker, C. P. Aiken, M. Metzger and J. R. Dahn, J Electrochem Soc, 2022, 169, 040560. S. Buechele, A. Adamson, A. Eldesoky, T. Boetticher, L. Hartmann, T. Boulanger, S. Azam, M. B. Johnson, T. Taskovic, E. Logan and M. Metzger, J Electrochem Soc, 2023, 170, 010511. A. Adamson, T. Bötticher, K. Tuul, M. Garayt, S. Azam and M. Metzger, Manuscript in Preparation, 2023. Figure 1

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,229 · 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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