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Enregistrement W2213128589 · doi:10.1002/aenm.201501636

Tuning Transition Metal Oxide–Sulfur Interactions for Long Life Lithium Sulfur Batteries: The “Goldilocks” Principle

2015· article· en· W2213128589 sur OpenAlexafffund
Xiao Liang, Chun Yuen Kwok, Fernanda Lodi‐Marzano, Quanquan Pang, Marine Cuisinier, He Huang, Connor J. Hart, Diane Houtarde, Kavish Kaup, Heino Sommer, Torsten Brezesinski, Jürgen Janek, Linda F. Nazar

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Materials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPolysulfideRedoxMaterials scienceElectrochemistrySulfurCathodeCyclic voltammetryOxideBattery (electricity)Lithium (medication)Energy storageLithium–sulfur batteryChemical engineeringNanotechnologyInorganic chemistryChemistryElectrodeElectrolytePhysical chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lithium‐sulfur battery is a compelling energy storage system because its high theoretical energy density exceeds Li‐ion batteries at much lower cost, but applications are thwarted by capacity decay caused by the polysulfide shuttle. Here, proof of concept and the critical metrics of a strategy to entrap polysulfides within the sulfur cathode by their reaction to form a surface‐bound active redox mediator are demonstrated. It is shown through a combination of surface spectroscopy and cyclic voltammetry studies that only materials with redox potentials in a targeted window react with polysulfides to form active surface‐bound polythionate species. These species are directly correlated to superior Li‐S cell performance by electrochemical studies of high surface area oxide cathodes with redox potentials below, above, and within this window. Optimized Li‐S cells yield a very low fade rate of 0.048% per cycle. The insight gained into the fundamental surface mechanism and its correlation to the stability of the electrochemical cell provides a bridge between mechanistic understanding and battery performance essential for the design of high performance Li‐S cells.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations744
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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