清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!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,伴您科研之路漫漫前行!

Comparison of Modeling Predictions with Experimental Data from Plastic Lithium Ion Cells

电极 电解质 分离器(采油) 锂(药物) 电池(电) 离子 扩散 内阻 材料科学 分析化学(期刊) 热力学 化学 功率(物理) 色谱法 有机化学 物理化学 内分泌学 物理 医学
作者
Marc Doyle,John Newman,Antoni S. Góźdź,C. Schmutz,Jean‐Marie Tarascon
出处
期刊:Journal of The Electrochemical Society [The Electrochemical Society]
卷期号:143 (6): 1890-1903 被引量:1510
标识
DOI:10.1149/1.1836921
摘要

Modeling results for a lithium‐ion battery based on the couple are presented and compared to experimental data. Good agreement between simulation and experiment exists for several different experimental cell configurations on both charge and discharge. Simulations indicate that the battery in its present design is ohmically limited. Additional internal resistance in the cells, beyond that initially predicted by the model, could be described using either a contact resistance between cell layers or a film resistance on the negative electrode particles. Modest diffusion limitations in the carbon electrode arising at moderate discharge rates are used to fit the diffusion coefficient of lithium in the carbon electrode, giving . Cells with a 1 M (mol/dm3) initial salt concentration become solution‐phase diffusion limited at high rates. The low‐rate specific energy calculated for the experimental cells ranges from 70 to 90 Wh/kg, with this mass based on the composite electrodes, electrolyte, separator, and current collectors. The peak specific power for a 30 s current pulse to a 2.8 V cutoff potential is predicted to fall from about 360 W/kg at the beginning of discharge to 100 W/kg at 80% depth of discharge for one particular experimental cell. Different system designs are explored using the mathematical model with the objective of a higher specific energy. Configurations optimized for a 6 h discharge time should obtain over 100 Wh/kg.
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
番茄酱完成签到 ,获得积分10
7秒前
mengmenglv完成签到 ,获得积分0
7秒前
Juvianne发布了新的文献求助30
27秒前
花花完成签到 ,获得积分10
28秒前
王饱饱完成签到 ,获得积分10
29秒前
夜话风陵杜完成签到 ,获得积分0
29秒前
37秒前
海阔天空完成签到 ,获得积分10
39秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
40秒前
Rebeccaiscute完成签到 ,获得积分10
45秒前
Xzx1995完成签到 ,获得积分10
51秒前
外向的妍完成签到,获得积分10
53秒前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得30
56秒前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得30
56秒前
punyunyung发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
jiyuan完成签到,获得积分10
1分钟前
Joy发布了新的文献求助10
1分钟前
佳期如梦完成签到 ,获得积分10
1分钟前
先锋老刘001完成签到,获得积分10
1分钟前
潇洒的语蝶完成签到 ,获得积分10
1分钟前
keke发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
胖小羊完成签到 ,获得积分10
1分钟前
数乱了梨花完成签到 ,获得积分0
1分钟前
毛毛弟完成签到 ,获得积分10
1分钟前
文艺水风完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
andre20完成签到 ,获得积分10
1分钟前
萝卜Eating发布了新的文献求助30
1分钟前
神经蛙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
punyunyung完成签到,获得积分10
1分钟前
spc68应助黎明先生采纳,获得10
1分钟前
AM发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
淡如菊发布了新的文献求助10
2分钟前
Akim应助AM采纳,获得10
2分钟前
丢星完成签到 ,获得积分10
2分钟前
helen李完成签到 ,获得积分10
2分钟前
朴素海亦完成签到 ,获得积分10
2分钟前
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
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Terminologia Embryologica 500
Process Plant Design for Chemical Engineers 400
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
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 5612035
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4696186
关于积分的说明 14890583
捐赠科研通 4731071
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2546115
邀请新用户注册赠送积分活动 1510425
关于科研通互助平台的介绍 1473310