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Enregistrement W2026756239 · doi:10.1109/vppc.2014.7007097

Low Temperature Discharge Cycle Tests for a Lithium Ion Cell

2014· article· en· W2026756239 sur OpenAlexafffund
Joris Jaguemont, Loïc Boulon, Yves Dubé, D. Poudrier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBattery (electricity)Nuclear engineeringOperating temperatureInternal resistanceMaterials scienceElectrolyteLithium-ion batteryThermal diffusivityIonLithium (medication)Electrical engineeringAutomotive engineeringEnvironmental sciencePower (physics)ChemistryThermodynamicsEngineeringElectrodePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As all drivers in cold countries know, operating HEV/EV's at cold temperature is rather difficult. Indeed, cold weather increases the internal resistance of the battery system creating a high opposing force while operating the battery: slowdown of Li+ diffusivity and decrease of ionic conductivity of electrolyte. Thereby, it limits the amount of energy extracted and reduces cell energy and power capability. Therefore, Li-Ion sensitivity to temperature remains one of the major obstacles to HEV/VE's market penetration. In fact, until now, investigations of low-temperature behaviors of Li-ion cells barely provide suitable information because they have only been extended to small battery capacities or non-currently used HEV/VE's batteries. Therefore, a complete thermal characterization of an actual HEV/VE's battery is missing. This characterization is described in this paper. Indeed; a 100 Ah lithium LiFePO4Mn HEV battery was tested under various operating conditions. The experimental process includes charging at ambient temperature, and discharging under extreme cold weather. The experimentations was conducted at four different temperatures to study the effect of seasonal changes in temperature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, 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

Citations56
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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