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Enregistrement W7046185563

Design Guidelines for Sulfonyl/Sulfamoyl Fluoride Additives to Modulate Lithium Anode Coulombic Efficiency

2022· dissertation· en· W7046185563 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace@MIT (Massachusetts Institute of Technology) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSuperconducting and THz Device Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMaterials Research Science and Engineering Center, Harvard UniversityCanadian Light SourceNational Science Foundation
Mots-clésElectrolyteFaraday efficiencyAnodeElectrochemistryLithium (medication)Reactivity (psychology)MetalPlating (geology)Decomposition
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lithium metal anode has a high theoretical capacity (3860 mAh / g) and low electrochemical potential (‐3.04 V vs SHE), making it an ideal anode material for high energy density Li batteries. However, the high reactivity of Li metal with electrolytes results in the formation of a solid electrolyte interphase (SEI). In conventional electrolytes, the SEI is unstable, leading to continuous capacity loss and low Coulombic efficiencies (CE). Successful principles for Li metal electrolyte design to achieve high CE have largely focused on promoting the sacrificial reduction of anions (such as lithium bis(fluorosulfonyl)imide (LiFSI)) believed to be beneficial for the SEI. Alternatively, additive development for Li metal has identified several chemical classes that have been shown to effectively modify either the Li plating morphology or the SEI chemistry, and consequently increase CE. Motivated by the high CE of LiFSI systems and the performance of previously studied additives for Li metal, sulfonyl/sulfamoyl fluorides (R‐SO2F and R‐R’ NSO2F, respectively) are examined as a model class of functional electrolyte additives for Li cycling. This thesis examines what parameters govern the performance of this model class of additives, including the additive chemical structure and baseline electrolyte solvent. The effects of additives on CE were evaluated in select high‐CE electrolytes consisting of LiFSI dissolved in representative organic solvents, as well as the commercially relevant carbonate electrolyte LiPF6 dissolved in EC:DEC (LP40). The observed variations in CE, which suggest competitive reactions among solvents, anions, and additive, are then rationalized by characterization of post‐cycling SEI chemical compositions, gas evolution, and Li plating morphologies. The results identify the function of the nitrogen center unique to sulfamoylfluorides in promoting Li+ coordination and preventing structural fragmentation of the additive during cycling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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