Identification of Potential Electrolyte Additives via Density Functional Theory Analysis

密度泛函理论 电解质 电化学 轨道能级差 分子 锂(药物) 化学 试剂 计算化学 电极 材料科学 物理化学 有机化学 医学 内分泌学
作者
Yanyan Hu,Xiaolong Yang,Ying Lv,Cheng-Yu Yao,Xin Liu,Bo Huang,Tao Liu,Haizhu Yu
出处
期刊:ChemistrySelect [Wiley]
卷期号:8 (14) 被引量:2
标识
DOI:10.1002/slct.202300098
摘要

Abstract With the ongoing progress in updating electrode materials and electrolyte components, the performance of lithium‐ion batteries (LIBs) has been greatly improved in the past decades. Specifically, density functional theory (DFT) calculations have emerged as a convenient and reliable strategy, especially to comprehend the origin for the improved electrochemical performances induced by certain reagent. Herein, DFT calculations have been utilized to analyze the plausibility of electrolyte additives for six groups of heterocyclic molecules (including N‐, O‐, S‐, N,O‐, S,N/O‐containing cyclic structures, and other cyclic ones, with 110 molecules in total). VC was used as the reference, as we aim to develop the additives with higher reductivity and high‐voltage stability etc . than that of VC. With the filter of LUMO, HOMO, HOMO‐LUMO gap, and Li + binding energies, 6 molecules were finally screened out. The synthesis of one sulfate‐containing structure (i. e. 85 ) and its improved electrochemical performance of LIBs supports the theoretical prediction.
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
今后应助AI imaging采纳,获得10
1秒前
冬虫草发布了新的文献求助10
3秒前
白兰鸽完成签到 ,获得积分10
4秒前
322小弟发布了新的文献求助10
4秒前
隐形曼青应助HJJHJH采纳,获得50
5秒前
酷波er应助TANGTANG采纳,获得10
5秒前
cjh完成签到,获得积分20
6秒前
9秒前
微笑凡之完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
傲娇宛完成签到,获得积分10
10秒前
cjh发布了新的文献求助10
11秒前
微笑凡之发布了新的文献求助10
14秒前
外向蜡烛完成签到 ,获得积分10
14秒前
养不熟的野猫完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
寒冷一江发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
17秒前
19秒前
DrZOU完成签到,获得积分10
20秒前
sunnyAM3发布了新的文献求助10
20秒前
沉静成仁完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
汤姆发布了新的文献求助30
21秒前
冷静无声发布了新的文献求助20
22秒前
阿航完成签到,获得积分10
22秒前
22秒前
小胡同学完成签到,获得积分10
23秒前
Ethanyoyo0917发布了新的文献求助10
24秒前
Amy发布了新的文献求助40
26秒前
DrZOU发布了新的文献求助10
26秒前
小鲤鱼完成签到,获得积分10
27秒前
唐禹嘉完成签到 ,获得积分10
27秒前
nino发布了新的文献求助10
27秒前
28秒前
28秒前
29秒前
老鼠耗子完成签到,获得积分10
31秒前
不怕热的雪糕完成签到,获得积分20
33秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Animal Physiology 2000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Am Rande der Geschichte : mein Leben in China / Ruth Weiss 1500
CENTRAL BOOKS: A BRIEF HISTORY 1939 TO 1999 by Dave Cope 1000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3740101
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3283046
关于积分的说明 10033642
捐赠科研通 2999934
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1646216
邀请新用户注册赠送积分活动 783427
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 750374