Transitions of lithium occupation in graphite: A physically informed model in the dilute lithium occupation limit supported by electrochemical and thermodynamic measurements

部分电荷 热力学 石墨 相变 标准摩尔熵 锂(药物) 化学 吉布斯自由能 电化学 材料科学 物理化学 电极 物理 有机化学 医学 分子 内分泌学
作者
Michael P. Mercer,Manuel Otero,Miriam Ferrer‐Huerta,A. Sigal,Daniel E. Barraco,Harry E. Hoster,Ezequiel P. M. Leiva
出处
期刊:Electrochimica Acta [Elsevier BV]
卷期号:324: 134774-134774 被引量:32
标识
DOI:10.1016/j.electacta.2019.134774
摘要

Understanding the role of the phase transitions during lithiation and delithiation of graphite remains a problem of fundamental importance, but also practical relevance owing to its widespread use as the anode material in most commercial lithium-ion cells. Previously performed density functional theory (DFT) calculations show a rapid change in the lithium-carbon interaction at low occupation, due to partial charge transfer from Li to C. We integrate this effect in our previously developed two level mean field model, which describes the Stage I – Stage II transition in graphite. The modified model additionally describes the most predominant transition that occurs at low Li content in graphite, which results in a previously unexplained feature in voltage and dQ/dV profiles, and thermodynamic measurements of partial molar enthalpy. In contrast with the Stage I-Stage II transition, this extra feature is not associated with observable features in the partial molar entropy and our model demonstrates why. There is a sharp change in the open circuit voltage at very low Li occupation, followed by a transition to a voltage plateau (peak in dQ/dV). The behaviour arises due to the contrasting effects of the partial molar entropy and enthalpy terms on the partial molar Gibbs energy and hence cell voltage. Hence the voltage profile and phase transitions can be approximated for all lithium occupations, potentially allowing a predictive capability in cell level models.
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
丘比特应助勤劳的晟睿采纳,获得10
刚刚
nikki完成签到,获得积分10
1秒前
lisa0612完成签到,获得积分10
1秒前
1222发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
地球发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
学术文献互助应助海野海月采纳,获得100
4秒前
5秒前
song完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
顾矜应助研友_ZrBNxZ采纳,获得10
5秒前
无花果应助年轻的茗茗采纳,获得10
6秒前
XTT完成签到,获得积分10
6秒前
Orange应助silk采纳,获得10
6秒前
幸福小甜瓜关注了科研通微信公众号
7秒前
7秒前
8秒前
177发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
10秒前
limecho发布了新的文献求助10
10秒前
LSY发布了新的文献求助10
10秒前
机智的安雁关注了科研通微信公众号
10秒前
蒋彪发布了新的文献求助10
10秒前
夏末完成签到,获得积分10
10秒前
大模型应助WzJCW采纳,获得10
11秒前
万能图书馆应助lyz采纳,获得10
12秒前
林寒发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
13秒前
13秒前
王炸炸完成签到,获得积分10
13秒前
zhuangbaobao发布了新的文献求助10
14秒前
雨泽应助小小小杰采纳,获得10
14秒前
高分求助中
(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
Chemistry and Physics of Carbon Volume 18 800
The Organometallic Chemistry of the Transition Metals 800
The formation of Australian attitudes towards China, 1918-1941 640
Signals, Systems, and Signal Processing 610
全相对论原子结构与含时波包动力学的理论研究--清华大学 500
Elevating Next Generation Genomic Science and Technology using Machine Learning in the Healthcare Industry Applied Machine Learning for IoT and Data Analytics 400
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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6443142
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8257058
关于积分的说明 17585007
捐赠科研通 5501690
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2900830
邀请新用户注册赠送积分活动 1877812
关于科研通互助平台的介绍 1717461