Test of Reaction Kinetics Using Both Differential Scanning and Accelerating Rate Calorimetries As Applied to the Reaction of Li<i><sub>x</sub></i>CoO<sub>2</sub> in Non-aqueous Electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
Extracting reliable reaction kinetics from nonisothermal calorimetric results can be difficult. The reaction model, activation energy, and frequency factor make up a “kinetic triplet” for a particular reaction and define the reaction kinetics. One expects a good correlation between data and the predictions of the reaction model for a variety of experiments, provided the reaction triplet has been well determined. Such a correlation is expected for the results of accelerating rate calorimeter (ARC) and differential scanning calorimeter (DSC) experiments. As an example, the reaction of Li x CoO 2 in nonaqueous electrolyte (as is important in Li-ion battery safety) has been studied with both DSC and ARC. Comparing the shape of ARC profiles to those predicted theoretically limits the choice of reaction model. The activation energy is determined from the shift of the DSC profile with heating rate or from the change in the initial self-heating rate of ARC samples as a function of temperature. The frequency factor is then chosen to give the correct DSC peak temperature and correct self-heating rate. Calculated DSC and ARC curves fit experiment well for several related reaction models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».