Electrode evaluation framework comprised density functional theory and thermal runaway models for the lithium-ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion batteries (LIBs) faces issues related to hotspots and thermal runaway when subjected to extreme conditions, necessitating the study of thermally induced failure modes to enhance both performance and safety. This research introduces a multi-scale framework that combines density functional theory (DFT) with empirical electrochemical modeling to assess the thermal behavior of LiFePO₄ and LiMnO₂ electrodes. DFT simulations were utilized to refine electrode properties such as dielectric constants, bond strengths, energy states, and structural stability. These are then transformed into temperature-dependent parameters for analyzing thermal runaway. Further, the atomistic descriptors were integrated into a lumped-parameter electrochemical–thermal model to account for heat generation, ionic transport, and decomposition pathways. A diagnostic protocol employing the finite volume method was used to evaluate electrode stability under thermal stress. By connecting electronic structure with continuum-scale thermal behavior, the framework allows for mechanistic prediction of instability, offering greater accuracy than traditional empirically fitted models. The innovation of this work is on embedding DFT-derived redox potentials, thermodynamic data, diffusion barriers, and thermal conductivities directly into macroscopic heat generation terms, thus creating a physics-based link between atomic-scale insights and system-level cooling performance. Beyond LIBs, this approach can be applied to the design of advanced thermal management systems, electrode/electrolyte screening, failure risk prediction, optimization of charging strategies, and extension to emerging chemistries like sodium-ion, solid-state, and metal–air batteries. Overall, this study presents a comprehensive strategy for advancing safe, efficient, and scalable energy storage technologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».