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Enregistrement W1484434275 · doi:10.1149/2.0811508jes

Current Collector Corrosion in Ca-Ion Batteries

2015· article· en· W1484434275 sur OpenAlexfundno aff
Albert L. Lipson, Danielle L. Proffit, Baofei Pan, Timothy T. Fister, Chen Liao, Anthony K. Burrell, John T. Vaughey, Brian J. Ingram

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésCorrosionElectrolytePassivationMaterials scienceCathodeGraphiteElectrochemistryOxideLithium (medication)Energy storageInorganic chemistryCurrent collectorIonMetallurgyElectrodeChemistryLayer (electronics)Nanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With significant improvements in electrical energy storage, researchers could change the way energy is generated and used. One emerging approach is to change the cation that shuttles charge from lithium to calcium. Calcium cations, roughly the same size as Na + , have many attributes that make them a desirable charge carrier for energy storage applications, including deposition voltage and a porous passivation layer. However, system level issues, such as corrosion, have yet to be investigated. Corrosion of the current collectors must be considered whenever you change the electrolyte and we show that this is particularly true for calcium based systems. Reversible charge/discharge behavior that is due to corrosion can be seen with stainless steel in electrolytes containing calcium salts. This reversible behavior is similar to what might be expected from materials that are intercalating Ca, making the interpretation of electrochemical data challenging. We have found that this corrosion reaction requires either carbon black and/or a transition metal oxide to catalyze the reaction, making it more difficult to detect. Unlike stainless steel, Graphite foil electrodes do not show high voltage reactions and can be used as a tool for testing Ca-ion cathode materials, although some reactions at low potentials have been observed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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