Ultrasonic Study of Lithium-Ion Battery Degradation Induced by Transition Metal Dissolution

溶解 电解质 降级(电信) 电化学 电池(电) 材料科学 过渡金属 介电谱 化学工程 电阻抗 超声波传感器 无机化学 金属 电极 离子 分析化学(期刊) 化学 联轴节(管道) 工作(物理) 气体分析 容量损失
作者
Kai Huang,Yan Han,Zhangyating Xie,Taohai Li,Ziyan Guo,Chenchen Wei,Yu Huang,Yu Huang,Yaqi Liao,Jiayun Wen,Quan Sun,Hengshan Mao,Yue Shen,Yunhui Huang,Yunhui Huang
出处
期刊:ACS energy letters [American Chemical Society]
卷期号:11 (4): 3572-3580 被引量:2
标识
DOI:10.1021/acsenergylett.6c00411
摘要

Transition metal (TM) dissolution is a key degradation pathway in lithium-ion batteries. However, the roles of individual ions in gas evolution and interfacial degradation remain unclear. Here we developed an operando system coupling ultrasound imaging, differential electrochemical mass spectrometry, and electrochemical impedance spectroscopy to simultaneously visualize gas accumulation, identify gas species, and track impedance growth in NMC||graphite pouch cells. Mn 2+ markedly lowers the onset potential for electrolyte reduction and shifts gaseous products from C 2 H 4 /CO toward H 2 /CO 2, leading to persistent gassing and rapid performance decay. Co 2+ causes delayed but substantial gassing, whereas Ni 2+ generates little gas despite pronounced impedance growth. We also observe gas reabsorption during rest. However, it does not recover capacity and instead increases the charge-transfer resistance. Overall, the detrimental impact of TM ions follows Mn 2+ > Co 2+ > Ni 2+ . The operando methodology developed in this work is broadly applicable to investigating other gas-related battery degradation mechanisms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
李爱国应助笑点低的烤鸡采纳,获得10
刚刚
刚刚
酷波er应助大笨蛋采纳,获得10
刚刚
刚刚
ahui完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
CipherSage应助xuan采纳,获得10
1秒前
PEITON发布了新的文献求助10
1秒前
PEITON发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
PEITON发布了新的文献求助10
2秒前
PEITON发布了新的文献求助80
2秒前
万能图书馆应助liu采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
xiaokun完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
bkagyin应助眼睛大的胡萝卜采纳,获得10
4秒前
砺锋完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
ZRL完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
XINXIXN发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
生姜炒肉完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
www完成签到,获得积分10
4秒前
可爱的函函应助六出采纳,获得10
5秒前
郭菱香发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
汉堡包应助Tony121采纳,获得10
7秒前
7秒前
飞云戏楚水完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
科研CY发布了新的文献求助10
8秒前
研友_ngXbVZ完成签到,获得积分10
8秒前
Hiraeth完成签到 ,获得积分10
8秒前
xiaokun发布了新的文献求助10
8秒前
慕青应助卓zi采纳,获得10
9秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7582430
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9161451
关于积分的说明 19602939
捐赠科研通 7164627
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266138
关于科研通互助平台的介绍 2431010
邀请新用户注册赠送积分活动 2257338