Application of the “confusion principle” to Sn-based materials as negative electrode materials for Li-ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
The “confusion principle” (Greer. Nature, 366, 303 (1993)) is applied to tin-3d transition metals carbon alloys to obtain a nanostructured negative electrode material. Various Sn–TMs–C samples with TMs = Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, and Cu (all included with same atomic ratios) were prepared by mechanical milling and by mechanical alloying. Each 10-component alloy sample was examined structurally using X-ray diffraction (XRD) and electrochemically using Li/Sn–TM–C cells. The sample Sn10TMs80C10 showed a nanostructured or amorphous-type XRD pattern, which shows the validity of this principle. XRD patterns of samples prepared with higher Sn atomic content showed crystalline features of Sn-based intermetallics. As expected, a very low specific capacity ( [Formula: see text]100 mAh/g) was observed for the sample Sn10TMs80C10. The sample Sn30TMs30C40 had the highest specific capacity (near 400 mAh/g) of the samples prepared. However, features of Sn aggregation were noticed at cycle number 80 of the latter sample, which are normally detrimental to the capacity retention upon further cycling.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».