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Enregistrement W2259304822 · doi:10.1149/ma2015-02/8/539

FlexibleâStretchable Micro Lithium Ion Batteries for Implantable, Wearable and Embedded Electronics

2015· article· en· W2259304822 sur OpenAlexaff
Muhammad M. Hussain, Arwa T. Kutbee

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceBattery (electricity)Energy storageElectronicsNanotechnologyElectrical engineeringPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future generation electronics which will be in the form of implantable, wearable and/or embedded format will require reliable power supply. Remote wireless charging or grid power supplied battery or energy harvesting – in any form of power supply, energy storage or battery will play critical role. In that regard, coin cell batteries and/or super capacitors are not suitable due to their bulky profile and toxic materials involved in their manufacturing. From that perspective, rechargeable micro lithium ion batteries (mLIB) are promising option for such energy storage. They offer high operating voltage, long life and high energy capacity. However, one major challenge is to achieve flexible and stretchable battery which is critical physical form for implantable, wearable and/or embedded electronics. In recent years, two routes have been pursued for such flexible mLIB fabrication: (1) exploration of new types of inherently compliant materials for battery electrodes such as carbon nanotube, graphene, carbon grease and slurry mixes of nanomaterials and (2) thinned inorganic thin film based battery. Although nano-scale thin films based mLIBs are reliable from their manufacturing and performance perspective, they are fabricated on rigid substrates. One option is to use exfoliation of a mica substrate to release battery stack – however, mica substrates are unconventional and physical delamination of such substrate is a low throughput/low yield process. In this work we present a soft etch back based flexible mLIB formation process. First we fabricate the battery on bulk mono-crystalline silicon (100) using lithium based thin films including cobalt, phosphorous alloy and then we spin a soft material on top of it. Next we flip the whole system and etch back the silicon using reactive ion etching in sequential manner. Next we spin another soft material on the flipped “chip”. Finally, we remove the first soft material selectively over the thin films present and the second soft material. In this way, we obtain 40 mm thick silicon based mLIB with an enhanced normalized capacity of 146 mAh/cm2 even after 120 cycles of continued operation. Comparison with a traditional rigid battery (fabricated in batch with the flexible one) shows comparable to superior performance.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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)0,0030,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations0
Publié2015
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