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Enregistrement W2270952833 · doi:10.1039/c5cp05811b

Combined NMR and molecular dynamics modeling study of transport properties in sulfonamide based deep eutectic lithium electrolytes: LiTFSI based binary systems

2016· article· en· W2270952833 sur OpenAlexafffund
Allen D. Pauric, Ion C. Halalay, Gillian R. Goward

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEutectic systemLithium (medication)SulfonamideMolecular dynamicsElectrolyteBinary numberMaterials scienceChemistryComputational chemistryOrganic chemistryPhysical chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trend toward Li-ion batteries operating at increased (>4.3 V vs. Li/Li(+)) voltages requires the development of novel classes of lithium electrolytes with electrochemical stability windows exceeding those of LiPF6/carbonate electrolyte solutions. Several new classes of electrolytes have been synthesized and investigated over the past decade, in the search for LIB electrolytes with improved properties (increased hydrolytic stability, improved thermal abuse tolerance, higher oxidation voltages, etc.) compared with the present state-of-the-art LiPF6 and organic carbonates-based formulations. Among these are deep eutectic electrolytes (DEEs), which share many beneficial characteristics with ionic liquids, such as low vapor pressure and large electrochemical stability windows, with the added advantage of a significantly higher lithium transference number. The present work presents the pulsed field gradient NMR characterization of the transport properties (diffusion coefficients and cation transport numbers) of binary DEEs consisting of a sulfonamide solvent and lithium bis(trifluoromethanesulfonyl)imide salt. Insights into the structural and dynamical properties, which enable one to rationalize the observed ionic conductivity behavior were obtained from a combination of NMR data and MD simulations. The insights thus gained should assist the formulation of novel DEEs with improved properties for LIB applications.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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

Citations38
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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