Combinatorial Electrodeposition of Ternary Cu–Sn–Zn Alloys
Notice bibliographique
Résumé
Active-inactive alloy systems (such as Cu–Sn–Zn) have been proposed to replace graphitic negative electrodes in commercial lithium-ion batteries due to their high theoretical capacity and relatively good cyclability. The performance of these electrode materials is largely determined by their composition. Identifying the optimal composition that provides both large capacity and good cyclability requires the testing of tens, hundreds or even thousands of different alloys. Combinatorial deposition and screening techniques lend themselves well to this kind of optimization study. Galvanostatic deposition in an electrochemical Hull cell is used to fabricate a composition-spread film of binary Sn–Zn alloys. A second step involving a water gun and weak copper sulfate solution is used to achieve a composition spread film of ternary Cu–Sn–Zn alloys. Energy-dispersive spectroscopy and X-ray diffraction are used to characterize the electrodeposited films. The significance and uniqueness of this work is illustrated by our ability to perform combinatorial material science simply and inexpensively. In addition, a phenomenological model is presented to describe the deposition process. The success of the phenomenological model demonstrates we have an understanding, albeit rudimentary, of the immersion deposition process.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».