Insights into Electrolyte Reactivity and Solid Electrolyte Interphase Formation at the Li Metal Anode Surface from DFT Simulations

电解质 碳酸乙烯酯 碳酸丙烯酯 分解 化学 阳极 化学分解 反应性(心理学) 密度泛函理论 锂(药物) 电池(电) 碳酸盐 化学工程 无机化学 化学物理 材料科学 物理化学 计算化学 热力学 电极 有机化学 物理 病理 功率(物理) 内分泌学 替代医学 工程类 医学
作者
Garvit Agarwal,Casey N. Brock,Karun K. Rao,Alexandr Fonari,Subodh Tiwari,Jacob Gavartin,H. Shaun Kwak,Karl Leswing,Mathew D. Halls
出处
期刊:Meeting abstracts [Institute of Physics]
卷期号:MA2023-01 (7): 2889-2889
标识
DOI:10.1149/ma2023-0172889mtgabs
摘要

Solid electrolyte interphase (SEI) is a critical component of lithium ion batteries, yet is poorly characterized and not well understood. We use plane wave density functional theory simulations to perform a comprehensive study of the degradation reaction mechanisms of four electrolyte solvents and additives, ethylene carbonate (EC), propylene carbonate (PC), fluoroethylene carbonate (FEC), and vinylene carbonate (VC), at the Li (001) metal anode surface. The calculations provide fundamental insights into electrolyte decomposition and spontaneous SEI formation. Utilizing automated workflows implemented in the Schrödinger Materials Science Suite, we compute the adsorption energies and calculate the reaction energies for each decomposition pathway. Furthermore, we employ nudged elastic band calculations to compute the decomposition reaction barriers and provide mechanistic insights into the onset of SEI formation. We analyze trends in decomposition reaction energies and the relationships between the reaction energies and the activation barriers for the various electrolyte molecules as a function of applied bias potential. We find that the preferred decomposition pathways are different for the solvent molecules (EC and PC) than for the additives (FEC and VC). Calculations also suggest that applied bias reduces decomposition reaction barriers thus enhancing SEI formation. Such a comprehensive dataset of reaction energies and activation barriers provides useful benchmarks for the development and validation of reactive machine learned force fields for modeling advanced battery chemistries at a larger scale.
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
卓儿发布了新的文献求助30
刚刚
科研通AI6.3应助周茹莹采纳,获得50
1秒前
SciGPT应助现实的语兰采纳,获得10
1秒前
Angleli完成签到,获得积分10
2秒前
追光者完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
小钰完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
哈哈鬼应助jimskylxk采纳,获得10
5秒前
molihuakai应助仔仔不吃肉肉采纳,获得10
5秒前
乐乐应助Youyou采纳,获得10
6秒前
踏实的晓蕾完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
无奈电灯胆完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
周周发布了新的文献求助10
8秒前
乐空思应助初景采纳,获得30
8秒前
9秒前
桐桐应助陈住气采纳,获得10
9秒前
9秒前
chencc发布了新的文献求助10
9秒前
ddd发布了新的文献求助10
10秒前
华仔应助白榆采纳,获得10
10秒前
lizishu应助包容元芹采纳,获得10
10秒前
柳斌发布了新的文献求助10
10秒前
隐形曼青应助背后的静柏采纳,获得10
10秒前
zhen发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
你和可乐完成签到,获得积分10
11秒前
何可乐发布了新的文献求助10
11秒前
Hanna发布了新的文献求助10
11秒前
阔达小笼包完成签到,获得积分10
12秒前
aPole完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
12秒前
脑洞疼应助ztt采纳,获得10
13秒前
14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
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2500
Atlas of Aligner Treatment and Planning A Case-Based Approach 1000
Rocket Propulsion Elements, 10th Edition 800
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Soil mites of the family Rhagidiidae (Actinedida: Eupodoidea). Morphology, Systematics, Ecology 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7442102
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9043289
关于积分的说明 19276039
捐赠科研通 7066836
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3238365
关于科研通互助平台的介绍 2402011
邀请新用户注册赠送积分活动 2222335