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Enregistrement W7005149000

Phase-separating Active Materials in Lithium-ion Batteries: Implications for Fast-charging and Material Characterisation

2024· article· en· W7005149000 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueCINECA IRIS Institutial research information system (University of Pisa) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsPrecursory Research for Embryonic Science and TechnologyBasic Energy SciencesDivision of Materials ResearchBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvincePhilippine-California Advanced Research InstitutesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesAgencia Estatal de InvestigaciónPhilippine Council for Industry, Energy, and Emerging Technology Research and DevelopmentJapan Society for the Promotion of ScienceGuangdong Provincial Pearl River Talents ProgramMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityUniversity of California, IrvineOffice of Nuclear EnergyOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergySamsungUniversitat Politècnica de ValènciaAlliance de recherche numérique du CanadaAdvanced Low Carbon Technology Research and Development ProgramKorea Institute of Ceramic Engineering and TechnologyMinistry of Science and ICT, South KoreaRWTH Aachen UniversityUK Research and InnovationTotalJapan Science and Technology AgencyAmerican Chemical Society Petroleum Research FundInnovation and Technology CommissionChristian Doppler ForschungsgesellschaftLatvijas Zinātnes PadomeÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftDeutsche Akademie der Naturforscher Leopoldina - Nationale Akademie der WissenschaftenDeutsche ForschungsgemeinschaftPolitechnika GdańskaAgència per a la Competitivitat de l’EmpresaOffice of ScienceNarodowym Centrum NaukiNarodowe Centrum NaukiNational Natural Science Foundation of ChinaNational Research Foundation of KoreaKorea Institute for Advancement of TechnologyCore Research for Evolutional Science and TechnologyNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceImperial College LondonGeneralitat de CatalunyaGeneralitat ValencianaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyBundesministerium für Bildung und ForschungChina Scholarship CouncilEusko JaurlaritzaMinistry of Trade, Industry and EnergyAgence Nationale de la RechercheShenzhen Municipal Science and Technology Innovation CouncilUniversity of SheffieldWestlake UniversityBundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und TechnologieCommission on Higher EducationChina Postdoctoral Science FoundationNational Science FoundationToyota Research InstituteInternational Institute for Carbon-Neutral Energy Research, Kyushu UniversityAustrian Science FundNational Research FoundationMax Kade FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungOffice of Energy EfficiencyCurtin University of TechnologyColorado School of MinesNorthwestern UniversitySamsung Advanced Institute of TechnologyNorges ForskningsrådAlexander von Humboldt-StiftungU.S. Department of EnergyU.S. Department of Homeland SecurityBundesministerium für Digitalisierung und WirtschaftsstandortCentres de Recerca de CatalunyaMinisterio de Ciencia e InnovaciónEngineering and Physical Sciences Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésPhase (matter)DiafiltrationNoise (video)Work (physics)Measure (data warehouse)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some active materials used in lithium-ion battery (LIB) electrodes undergo phase separation into Li-rich and Li-poor phases upon lithium intercalation. Typical examples include LiFePO4 (LFP) at the cathode and graphite at the anode. While phase separation enables useful features, such as a constant equilibrium potential as a function of state-of-charge, such behaviour poses challenges during material characterisation and for high-rate operation. \nThis study provides a perspective of phase separation in LIB active materials by combining non-equilibrium thermodynamics principles [1] with in-operando techniques [2]. The results show that classical techniques used to estimate solid-state diffusion coefficients, such as the galvanostatic intermittent titration technique (GITT) [3], must be revisited for this class of materials. In fact, although the rapid equilibration of the interface between Li-rich and Li-poor phases within a particle leads to a quick voltage relaxation, the solid-state diffusivity can be significantly lower than what this fast dynamics may suggest. This has significant implications on the distribution of lithium within secondary particles because, upon fast lithiation, the Li-rich phase grows at the particle surface and prevents further lithiation. This is especially critical for graphite anodes, since the Li-rich phase (also known as stage I) at the particle surface is the primary cause for the plating of metallic lithium outside the particle, as quantified in in-operando experiments [2]. Nevertheless, experiments also show that Li plating is not irreversible and part of the plated lithium can be stripped and back-intercalated in graphite when the current is interrupted. This discovery opens opportunities for alternative fast-charging protocols as long as the particle size distribution is well controlled to prevent excessive plating on small particles. On the other hand, experimental characterisation and simulation of a disordered carbon, which does not undergo phase separation, reveal an effectively faster solid-state diffusion and a more significant resistance to lithium plating even at high C-rate [4], thus enabling for a comprehensive comparison between solid-solution and phase-separating active materials when it comes to characterisation and fast-charging capabilities. \n \n \nReferences \n[1] 10.1021/ar300145c. Bazant, M.Z. Theory of Chemical Kinetics and Charge Transfer Based on Nonequilibrium Thermodynamics. Acc. Chem. Res. 2013, 46, 1144-1160 \n[2] 10.1038/s41467-023-40574-6. Lu, X.; Lagnoni, M.; Bertei, A.; Das, S.; Owen, R.E.; Li, Q.; O'Regan, K.; Wade, A.; Finegan, D.P.; Kendrick, E.; Bazant, M.Z.; Brett, D.J.L.; Shearing, P.R. Multiscale Dynamics of Charging and Plating in Graphite Electrodes Coupling Operando Microscopy and Phase-field Modelling. Nat. Commun. 2023, 14, 5127 \n[3] 10.1149/1.2133112. Weppner, W.; Huggins, R.A. Determination of the Kinetic Parameters of Mixed-Conducting Electrodes and Application to the System Li3Sb. J. Electrochem. Soc. 1977, 124, 1569-1578 \n[4] 10.1021/acsaem.3c01280. Ahn, S.; Lagnoni, M.; Yuan, Y.; Ogarev, A.; Vavrinyuk, E.; Voynov, G.; Barrett, E.; Pelli, A.; Atrashchenko, A.; Platonov, A.; Gurevich, S.; Gorokhov, M.; Rupasov, D.; Robertson, A.W.; House, R.A.; Johnson, L.R.; Bertei, A.; Chernyshov, D.V. Chemical Origins of a Fast-Charge Performance in Disordered Carbon Anodes. ACS Appl. Energy Mater. 2023, 6, 8455-8465 \n \nAcknowledgements \nThis study received funding from the National Recovery and Resilience Plan, Mission 4 Component 2 Investment 1.3 - Call for tender No. 1561 of 11.10.2022 of Ministero dell’Università e della Ricerca, according to attachment E of Decree No. 1561/2022, Project title “Network 4 Energy Sustainable Transition – NEST”, CUP I53C22001450006; funded by the European Union–NextGenerationEU. This paper reflects only the authors’ views and opinions; neither the European Union nor the European Commission can be considered responsible for them.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,303 · 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
Publié2024
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