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Enregistrement W4408828547 · doi:10.1149/1945-7111/adc511

Different Impacts of Dissolved Transition Metals on the Graphite Anode in Lithium-Ion Batteries

2025· article· en· W4408828547 sur OpenAlexfundno aff
Panyawee Bunyanidhi, Animesh Dutta, Toby Bond, Jigang Zhou, Jian Wang, Ben Zhong Tang, Divya Rathore, W. A. P. Black, Montree Sawangphruk, J. R. Dahn, Chongyin Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnodeLithium (medication)GraphiteInorganic chemistryTransition metalIonChemistryMaterials scienceMetallurgyElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dissolution of transition metals (TM) from the cathode and their subsequent deposition on the anode represent significant degradation mechanisms in lithium-ion batteries, particularly as the industry seeks to transition towards more sustainable and cost-efficient materials. In this work, the impacts of Mn, Fe, Ni, and Co depositions on the lithiated graphite anode were investigated using pouch storage experiments to simulate the migration-deposition process and compare it to electrodes from real cells. The morphology, chemical distribution, and oxidation states of deposited TMs were investigated by scanning electron microscopy, X-ray absorption spectroscopy, and scanning transmission X-ray microscopy. X-ray diffraction and half-cell studies for post-storage electrodes determined the lithium loss and impedance growth due to TM deposition. The impact of each TM on the lithiated graphite was found to be significantly different. Deposited Mn and Fe were fully metallic, preferred to accumulate on electrode surface, and caused severe delithiation of the graphite, while Ni and Co deposition were rather harmless. The results obtained from simulated TM-containing graphite electrodes closely corresponded with those extracted from cycled cells. This alignment enhances our understanding of the behavior of dissolved TM and paves the way for solutions aimed at mitigating capacity fade in commercial lithium-ion batteries.

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 seuil0,002

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 savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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