Optimizing Electrolyte Formulations for Better Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
In this presentation different electrolyte formulations that can improve the performance of current Li-ion batteries will be discussed. One is based on the idea of mixing ionic liquids with carbonate solvents in order to combine the advantages of the two and achieve thermally stable and nonflammable electrolyte mixtures with good cycling performance. Another is based on aliphatic dinitriles solvents, NC-(CH2)n-CN, n = 3-8, that show good thermal and electrochemical stability (6-8 V). The variation in physical properties, crystallographic structure and battery performance of the different dinitrile-based electrolytes will be discussed. Also, the use of these electrolyte formulations for high voltage batteries with the 4.7 V cathode material LiNi0.5Mn1.5O4 will be discussed in details. [1] Y. Abu-Lebdeh and I. Davidson, J. Electrochem. Soc. 2009, 156 A60; J. Power Sources 2009, 189 576 [2] H. Duncan, N. Salem, Y. Abu-Lebdeh, J. Electrochem. Soc.2013, 160 A838
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».