Tuning the Mn Deposition on the Anode to Improve the Cycle Performance of the Mn‐Based Lithium Ion Battery

阳极 电解质 材料科学 阴极 碳酸乙烯酯 锂(药物) 锂离子电池 离子交换 溶解 化学工程 无机化学 离子 电极 电池(电) 沉积(地质) 化学 工程类 内分泌学 物理 物理化学 古生物学 功率(物理) 有机化学 生物 医学 量子力学 沉积物
作者
Chun Zhan,Xinping Qiu,Jun Lü,Khalil Amine
出处
期刊:Advanced Materials Interfaces [Wiley]
卷期号:3 (11) 被引量:45
标识
DOI:10.1002/admi.201500856
摘要

Capacity fading of lithium‐ion batteries with Mn‐containing cathodes is closely related to Mn dissolution from the cathode and, more importantly, the subsequent Mn deposition on the anode. In this paper, a new method for solving the Mn deposition issue— Tuning the Mn deposition instead of simply decreasing the concentration of Mn deposited on the anode—is proposed. Two commonly used electrolyte additives, fluorinated ethylene carbonate and vinylene carbonate, are found to improve the cycle performance of the battery but, surprisingly, to enhance the Mn deposited on the anode at the same time. According to the ion‐exchange model in previous work, this increased Mn 2+ deposition can be attributed to the increased amount of the Li + ions in the additive‐modified solid‐electrolyte interface (SEI), as the Mn deposition can occur via an ion‐exchange reaction between the Li + in the SEI and the Mn 2+ in the electrolyte. The improved capacity retention can be attributed to the enhanced robustness of the SEI layers against the attack of Mn 2+ ion because of the sufficient amount of mobile Li + in the SEI layer for ion transport. This work sheds new light on solving the capacity fade issue of Mn‐based Li‐ion batteries by manipulating the Mn–Li ion‐exchange process.
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
我想进步完成签到 ,获得积分10
1秒前
武动樱雪发布了新的文献求助10
1秒前
干净的琦应助Lin采纳,获得30
1秒前
xxxka发布了新的文献求助10
2秒前
zjy发布了新的文献求助10
2秒前
大琪哥哥要顺利毕业完成签到 ,获得积分10
3秒前
烟花应助大意的谷冬采纳,获得10
4秒前
xdx发布了新的文献求助10
4秒前
回忆的天空完成签到 ,获得积分10
5秒前
酷波er应助活力大米采纳,获得10
6秒前
Iamak24完成签到,获得积分0
7秒前
无极微光应助xxxka采纳,获得20
7秒前
8秒前
林茉茉茉茉莉完成签到,获得积分10
9秒前
无敌三金完成签到,获得积分10
9秒前
徐自豪完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
12秒前
13秒前
汉堡包应助爱吃辣条采纳,获得10
14秒前
15秒前
MelonSeed应助GEGE采纳,获得10
15秒前
武动樱雪完成签到,获得积分10
15秒前
小桃发布了新的文献求助80
16秒前
柏树发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
17秒前
闫晓涵完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
曲奇饼完成签到,获得积分10
17秒前
zzxiao发布了新的文献求助10
19秒前
Zhua子完成签到,获得积分10
19秒前
科研通AI6.3应助xdx采纳,获得10
19秒前
思源应助欧耶采纳,获得10
20秒前
20秒前
bkagyin应助魔幻安青采纳,获得10
20秒前
21秒前
曲奇饼发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
galaxy发布了新的文献求助10
22秒前
高分求助中
Overcoming Stigma and Bias in Obesity Management 1200
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 500
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Ideology and Meaning-Making under the Putin Regime 450
Adhesion Science: Principles & Practice 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 6492937
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8290508
关于积分的说明 17691208
捐赠科研通 5585086
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2915526
邀请新用户注册赠送积分活动 1892599
关于科研通互助平台的介绍 1750900