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Enregistrement W4391662713 · doi:10.1149/ma2023-022285mtgabs

In-Situ Formation of Low-Strain and Defect-Free Single Crystal NMC in Electrode Slurries

2023· article· en· W4391662713 sur OpenAlexaff
Laurie Carrier, M. N. Obrovac

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIn situMaterials scienceSlurryElectrodeStrain (injury)Single crystalCrystallographyComposite materialChemistryAnatomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthesis of cathode materials for lithium-ion batteries usually results in agglomerations of single crystals. [1][2] Jet milling is commonly used in industry to deagglomerate cathode material powders. [3] However, dry grinding techniques can often lead to the introduction of defects, requiring a reheating step to reform pristine NMC. Wet milling in water has also been proposed, however, this results in lithium loss and crystal defects, again requiring additional drying and reheating steps are required to reform pristine NMC. [4][5] Here we report a low-strain and defect-free NMC deagglomeration method that is performed in-situ during the electrode slurry dispersion process. In this method, cathode material, conductive additive and binder are planetary milled in N-methyl-2-pyrrolidone (NMP). This results in both the deagglomeration of cathode secondary particles and the formation of a well-dispersed electrode slurry. Figure 1(a-d) compares the SEM images of NMC samples deagglomerated by different dry grinding techniques and the in-situ slurry milling method. Figure 1(e) and (f) show lattice strains and the first cycle voltage curves of the same samples. In comparison to the dry grinding techniques, in-situ slurry milling was found to be more effective in secondary particle deagglomeration than dry methods and resulted in a single crystal NMC with the lowest lattice strain, lowest irreversible capacity, and highest coulombic efficiency. In fact, in-situ milling was found to reduce lattice strain compared to the original agglomerated cathode material, by relieving internal strains created at the grain boundaries of secondary particles. We believe that in-situ slurry milling is an effective method for NMC particle deagglomeration and improving NMC performance. References: [1] Zheng, L.; Bennett, J.C.; Obrovac, M.N. J. Electrochem. Soc. 2020 , 167 , 130536. [2] Lee, S.-Y.; Park, G.-S.; Jung, C.; Ko, D.-S.; Park, S.-Y.; Goo Kim, H.; Hong, S.-H.; Zhu, Y.; Kim, M. Adv. Sci. 2019 , 6 , 1800843. [3] Gommeren, H.J.C.; Heitzmann, D. A.; Molenaar, J. A. C.; Scarlett, B . Powder Technol. 2000 , 18 , 147-154. [4] Kumakura, S.; Paulsen, J.; Yang, T.; Yang, H. Han, S.-Y. US 2020/0381727 A1, 2020. [5] Paulsen, J.; Kumakura, S.; Yang, T.; Kim, D.-H.; Yang, H. US 2021/0143423 A1, 2021. 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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