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Enregistrement W2047604909 · doi:10.1149/2.014304jes

Improving Precision and Accuracy in Coulombic Efficiency Measurements of Li-Ion Batteries

2013· article· en· W2047604909 sur OpenAlexafffundabout
Toby Bond, J. C. Burns, David A. Stevens, Hannah Dahn, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBattery (electricity)BlueprintFaraday efficiencyAccuracy and precisionComputer sciencePoint (geometry)ElectrolyteChemistryMechanical engineeringEngineeringElectrodePhysicsThermodynamicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to develop Li-ion batteries with improved lifetimes, a means of quickly and accurately estimating battery life is required. The use of coulombic efficiency (CE) is an important tool which provides a way to quantify parasitic reactions occurring within cells. As more stable battery chemistries are developed, the rates of parasitic reactions become smaller and differences in CE among cells with different electrolyte additives become increasingly smaller. In order to resolve these differences, charger systems must be developed which can measure CE with increased precision and accuracy. This paper investigates various ways to improve the precision and accuracy of CE measurements. Using the high-precision charger (HPC) at Dalhousie University (built in 2009) as a starting point, a new prototype charger was built with several modifications to the design of the existing HPC. The effect of each of these modifications is investigated in detail to provide a blueprint for the development of next-generation charger systems. This prototype charger shows greatly improved precision and accuracy, with CE results that are approximately four times more precise than those of the existing HPC and over an order of magnitude more precise than high-end commercially available charger systems.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,283

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations143
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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