已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Revealing how internal sensors in a smart battery impact the local graphite lithiation mechanism

电池(电) 材料科学 内阻 计算机科学 可靠性(半导体) 健康状况 荷电状态 石墨 数码产品 汽车工程 电气工程 物理 复合材料 工程类 量子力学 功率(物理)
作者
Annabel Olgo,Sylvie Géniès,Romain Franchi,Cédric Septet,Quentin Jacquet,Quentin Berrod,Rasmus Palm,Pascale Chenevier,Elise Villemin,Claire Villevieille,Nils Blanc,Samuel Tardif,Olivier Raccurt,Sandrine Lyonnard
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1): 10258-10258 被引量:38
标识
DOI:10.1038/s41467-024-54656-6
摘要

Smart batteries, i.e., equipped with internal and external sensors, are emerging as promising solutions to enhance battery state of health and optimize operating conditions. However, for accurate correlations between the evolution of the cell parameters (e.g., temperature, strain) and physicochemical degradation mechanisms, it is crucial to know the reliability of sensors. To address this question, we perform a synchrotron operando X-ray diffraction experiment to investigate the local and global impact of the presence of internal sensors on a commercial prismatic Li-ion battery cell at various (dis)charge rates. We find that, while the overall electrochemical performance is unaffected, the sensors have a substantial impact on the local graphite lithiation kinetics, especially at high (dis)charge rates. These results show the importance of controlling local deformations induced by internal sensors and tailoring the dimensions of these sensors to obtain reliable battery performance indicators and optimize smart batteries. Batteries equipped with sensors are promising to optimize usage and lifetime. Here, the authors show that an internal optical fiber induces delayed graphite reaction kinetics and conclude that a bulky intrusive sensor might measure a local disrupted behavior rather than the true battery state.
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
呓语宇发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
孤独梦安发布了新的文献求助10
刚刚
文艺问柳完成签到,获得积分10
3秒前
iamxx_发布了新的文献求助10
4秒前
共享精神应助Qin采纳,获得10
5秒前
雷EX1完成签到,获得积分10
6秒前
风清扬发布了新的文献求助10
9秒前
迷途应助龙卷风飞飞飞采纳,获得10
10秒前
积心上岸完成签到 ,获得积分10
11秒前
cheng关注了科研通微信公众号
11秒前
科研财鸟完成签到,获得积分10
14秒前
科研通AI6.4应助岸然采纳,获得30
15秒前
传奇3应助Sc1ivez采纳,获得10
15秒前
null应助Peng0514采纳,获得10
16秒前
pacify完成签到 ,获得积分10
21秒前
慕青应助哎哟我去采纳,获得10
24秒前
24秒前
友好盼波发布了新的文献求助50
24秒前
风清扬发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
SciGPT应助xhsz1111采纳,获得10
30秒前
英俊的铭应助小易采纳,获得10
30秒前
Heuoo发布了新的文献求助10
31秒前
31秒前
拥抱完成签到 ,获得积分10
31秒前
32秒前
Rimbaud完成签到 ,获得积分10
32秒前
BJUTyang应助Hoshieko采纳,获得10
33秒前
33秒前
34秒前
35秒前
36秒前
Sc1ivez发布了新的文献求助10
36秒前
英姑应助小牛采纳,获得10
36秒前
勤劳盼易发布了新的文献求助10
37秒前
39秒前
39秒前
39秒前
39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
Rosenblum, Global Change Biology 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Physiologic specialization in Peronospora manshurica 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 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7777581
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318485
关于积分的说明 20364575
捐赠科研通 7364543
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3318952
关于科研通互助平台的介绍 2466621
邀请新用户注册赠送积分活动 2334202