MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4416603230 · doi:10.1149/ma2025-025779mtgabs

<i>(Invited)</i> Advanced Alloy Anodes for High Energy Density Sodium-Ion Cells

2025· article· W4416603230 sur OpenAlexaff
Martins Obialor, Matthew D. L. Garayt, Libin Zhang, Ian Monchesky, Meredith Tulloch, Svena Yu, J. R. Dahn, Michael Metzger

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeElectrodeAlloyCarbon fibersVolume (thermodynamics)TinEnergy density

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide efforts to develop sodium-ion batteries have accelerated in recent years. There are several companies that are developing sodium-ion batteries, including CATL, HiNa, LiFUN, Natron, Tiamat, Faradion, and UNIGRID. Commercial sodium-ion cells are available at this time, but their energy density may not be sufficient for practical application. Now it is necessary to create sodium-ion cells with a volumetric energy density greater than that of LFP/graphite cells. The volumetric capacity of typical sodium-ion battery negative electrodes like hard carbon is limited to less than 450 mAh/cm 3 . Alloy-based negative electrodes such as phosphorus (P), tin (Sn), and lead (Pb) more than double the volumetric capacity of hard carbon, all having a theoretical volumetric capacity above 1,000 mAh/cm 3 in the fully sodiated state. [1] These alloy materials have massive volume expansion, with P expanding by almost 300% and both Sn and Pb expanding to about 400% of their initial volumes when fully sodiated. We will show that Sn and Pb have excellent half-cell cycling performance despite this large volume change, including high Coulometric efficiency. [2, 3] Pb experiences 387% volume expansion upon full sodiation, which leads to significant changes in the electrode morphology. We will track the morphology of Pb and Pb-hard carbon blended electrodes using SEM imaging. As well, each Na-Pb phase will be examined to analyze their physical properties. These analyses will show that the Pb particles restructure into ~1 µm particles (see Figure 1), even after just a single cycle, and surprisingly do not pulverize the hard carbon in a blended electrode. Single-walled carbon nanotubes appear to be necessary to maintain active material electrical connection. [4] Furthermore, we will show how to improve the formulation of the Pb negative electrode and evaluate capacity retention in half- and full-cell configurations, while investigating the potential degradation mechanisms. The impact of oxide impurities on the cycling stability of Pb negative electrodes will be studied using a controlled heat treatment procedure. The irreversible formation of Na 2 O, a side product of the sodiation reaction of Pb oxide, results in sodium inventory loss, decreased first cycle efficiency, and a detrimental impact on the cell’s long-term cyclability. [5] Additionally, the thermal stability of fully sodiated Pb in the presence of ether-based electrolyte will be investigated. The results suggest that Pb not only provides an energy density advantage, but is also marginally more stable at elevated temperatures compared to hard carbon under the same testing conditions. Overall, we aim to provide valuable insights into the cyclability, degradation mechanisms and thermal stability of Pb, offering useful guidance for its future commercialization and deployment in sodium-ion batteries. [6] References [1] V. Chevrier and G. Ceder J. Electrochem. Soc. 158 (2011). [2] T. R. Jow and L. W. Shacklette J. Electrochem. Soc. 136 1 (1989). [3] M. Garayt, = L. Zhang, = Y. Zhang, = M. Obialor = et al. J. Electrochem. Soc. 171 070523 (2024). [4] M. Garayt et al. J. Electrochem. Soc. 171 120521 (2024). [5] M. Obialor et al. submitted (2025). [6] M. Obialor et al. manuscript in preparation (2025). Figure 1. SEM images of an ion-mill cross-section of a pristine Pb electrode (a) and desodiated Pb electrode after 106 cycles (b). 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,013

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting Abstracts→Même sujetAdvancements in Battery Materials→Travaux en français237 207→