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Enregistrement W2052006574 · doi:10.1149/1.2800764

Lattice Parameter and Sintering Temperature Dependence of Bulk and Grain-Boundary Conduction of Garnet-like Solid Li-Electrolytes

2007· article· en· W2052006574 sur OpenAlexaff
Ramaswamy Murugan, Venkataraman Thangadurai, W. Weppner

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonic radiusGrain boundarySinteringGrain boundary diffusion coefficientMaterials scienceIonic conductivityGrain sizeLattice constantLattice diffusion coefficientAnalytical Chemistry (journal)Fast ion conductorThermal conductionIonMineralogyCondensed matter physicsElectrolyteEffective diffusion coefficientChemistryMetallurgyMicrostructurePhysical chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dependence of the bulk and grain-boundary lithium-ion conduction on the lattice parameter by substitution of trivalent La by divalent Mg, Ca, Sr, , or Ba and monovalent Li in garnet-like , and the effect of sintering temperature were investigated. The ionic bulk conductivity increases with increasing ionic radius of the divalent alkaline earth ion and corresponding increased lattice parameter. An exception is Mg, which is too small for replacing La and forms a second phase. The lattice parameter is also found to increase with increased sintering temperature, except for the mixed substituted sample. The Ca, Sr, , and Ba compounds show mainly bulk resistances with minor boundary contribution at room temperature, which decreases with increasing size of the alkaline earth ion. In contrast, the multiphase Mg-substituted sample exhibits an appreciable grain-boundary contribution to the total resistance. Microstructural investigations indicate the dependence of the grain-boundary resistance on the grain size, sinterability, and formation of transient or steady-state phase boundary compositions, which are caused by different chemical diffusion coefficients of the components. This is related to the higher conductivities of and annealed at compared to samples annealed at .

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,302

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations86
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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