MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2067778785 · doi:10.1149/2.004203jes

In Situ Investigations of SEI Layer Growth on Electrode Materials for Lithium-Ion Batteries Using Spectroscopic Ellipsometry

2011· article· en· W2067778785 sur OpenAlexafffund
Mark A. McArthur, S. Trussler, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésEllipsometryElectrolyteTinIn situElectrochemistryLithium (medication)ElectrodeLayer (electronics)Materials scienceThin filmAnalytical Chemistry (journal)MetalChemical engineeringElectrochemical cellIonSiliconChemistryNanotechnologyOptoelectronicsMetallurgyPhysical chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin film electrodes of a-Si and TiN were prepared by magnetron sputtering for use with a custom-designed tubular in-situ spectroscopic ellipsometry (SE) electrochemical cell. Ellipsometric measurements on Li/a-Si in-situ cells with 0.1 M LiPF 6 /EC:DEC (1:2) electrolyte were made while cells were charged and discharged. Large reversible changes in the ellipsometric parameters, Ψ and Δ, were closely related to the state of charge of the in-situ cell. The transformation of semiconducting a-Si to metallic a-Li x Si alloy and the formation of an SEI layer contributed to these large changes, which we were unable to decouple. Li/TiN cells were made so that the SEI forming process could be studied without competing reactions. The effect of vinylene carbonate (VC) and fluoroethylene carbonate (FEC) additives on SEI formation were studied. SEI thicknesses for cells containing no additives, VC, and FEC were roughly 18 nm, 25 nm and 30 nm, respectively, after a 10 h hold at 0.1 V vs Li/Li + .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations92
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Electrochemical SocietyMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207