Cell Chemistry Considerations for Long-Lived Li-Ion Cells at High Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to improve the high-temperature performance of Li-ion cells with liquid electrolyte to enable long lifetimes with wide operable temperature ranges. Three different positive electrode chemistries (Li[Ni 0.5 Mn 0.3 Co 0.2 ]O 2 , Li[Ni 0.83 Mn 0.06 Co 0.11 ]O 2 , Li[Ni 0.6 Mn 0.4 Co 0.0 ]O 2 ), six different electrolyte solvent blends (combining ethylene carbonate (EC), dimethyl carbonate, ethyl methyl carbonate (EMC), diethyl carbonate (DEC), and dimethyl-2,5-dioxahexane carboxylate), and 10 different electrolyte additive combinations (combining vinylene carbonate (VC), ethylene sulfate (DTD), prop-1-ene-1,3-sultone, and tris(trimethylsilyl) phosphite) were cycled at C/3 and 85 °C. Selected electrode and electrolyte combinations were cycled at C/3 and 20 °C. The charge transfer resistance of all cells was measured at 10 °C. It was determined that gas production in the pouch cells increases with the Ni content in the positive electrode. The most optimal electrolyte solvent combination is EC:DEC. EC:EMC possibly enhances low-temperature performance without significant lifetime cost at 85 °C. Lowering the EC content in Ni83 cells reduces gas production and extends lifetime. The best-performing electrolyte additive combination was 2 wt% VC 1 wt% DTD.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».