Elucidating the Molecular Origins of the Transference Number in Battery Electrolytes Using Computer Simulations

电解质 离子 化学物理 锂(药物) 化学 分子 电池(电) 离子电导率 离子键合 溶剂化 计算化学 物理化学 热力学 物理 有机化学 电极 医学 内分泌学 功率(物理)
作者
Chao Fang,Aashutosh Mistry,Venkat Srinivasan,Nitash P. Balsara,Rui Wang
出处
期刊:JACS Au [American Chemical Society]
卷期号:3 (2): 306-315 被引量:19
标识
DOI:10.1021/jacsau.2c00590
摘要

The rate at which rechargeable batteries can be charged and discharged is governed by the selective transport of the working ions through the electrolyte. Conductivity, the parameter commonly used to characterize ion transport in electrolytes, reflects the mobility of both cations and anions. The transference number, a parameter introduced over a century ago, sheds light on the relative rates of cation and anion transport. This parameter is, not surprisingly, affected by cation–cation, anion–anion, and cation–anion correlations. In addition, it is affected by correlations between the ions and neutral solvent molecules. Computer simulations have the potential to provide insights into the nature of these correlations. We review the dominant theoretical approaches used to predict the transference number from simulations by using a model univalent lithium electrolyte. In electrolytes of low concentration, one can obtain a quantitative model by assuming that the solution is made up of discrete ion-containing clusters–neutral ion pairs, negatively and positively charged triplets, neutral quadruplets, and so on. These clusters can be identified in simulations using simple algorithms, provided their lifetimes are sufficiently long. In concentrated electrolytes, more clusters are short-lived and more rigorous approaches that account for all correlations are necessary to quantify transference. Elucidating the molecular origin of the transference number in this limit remains an unmet challenge.

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
刚刚
刚刚
jiafei完成签到,获得积分10
1秒前
wp完成签到,获得积分10
3秒前
香蕉觅云应助赵志烨采纳,获得10
4秒前
科研通AI6.3应助黄辉冯采纳,获得10
4秒前
4秒前
WFZ发布了新的文献求助10
4秒前
孟孟发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
活力小笼包完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
xxxxhey发布了新的文献求助10
6秒前
HJJHJH发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
Emily完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
爱听歌时光完成签到,获得积分10
9秒前
夏冰雹完成签到 ,获得积分10
9秒前
朴实香露发布了新的文献求助10
10秒前
小步完成签到,获得积分10
10秒前
万能图书馆应助斯多姆采纳,获得10
11秒前
执笔发布了新的文献求助10
11秒前
Lee发布了新的文献求助10
13秒前
所所应助耍酷如柏采纳,获得10
13秒前
AYEFORBIDER完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
迷路诗蕊发布了新的文献求助10
13秒前
xxxxhey完成签到,获得积分10
15秒前
鲤鱼奇异果应助简化为采纳,获得10
15秒前
今后应助黄油小熊采纳,获得10
15秒前
17秒前
walalala完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
kangaroo完成签到,获得积分10
19秒前
小孩015完成签到 ,获得积分10
19秒前
赵志烨发布了新的文献求助10
21秒前
彭世喆完成签到 ,获得积分10
21秒前
22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
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 801
The Psychological Quest for Meaning 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5960694
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7210652
关于积分的说明 15956886
捐赠科研通 5097082
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2738781
邀请新用户注册赠送积分活动 1700978
关于科研通互助平台的介绍 1618941