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Enregistrement W2271224802 · doi:10.1149/ma2015-02/1/80

Highly Dispersed Poly(vinylidene fluoride) and Carbon Black in NMC Cathodes Produced Via Non-NMP Electrovaya Superpolymer 2.0 Processing Method

2015· article· en· W2271224802 sur OpenAlexaff
Elmira Memarzadeh, Rajshekar DasGupta, Sankar DasGupta, Alexander McLean

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of TorontoElectrovaya (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon blackMaterials scienceMicrostructureCathodeGraphiteElectrochemistryBattery (electricity)CoatingCarbon fibersLithium (medication)Dispersion (optics)Chemical engineeringFluorideComposite numberLithium-ion batteryElectrodeNanotechnologyComposite materialInorganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of low cost lithium ion batteries using a non-toxic, non-NMP and low cost production process stands as one of the most promising technology breakthroughs, especially with the surging demand for cost effective solutions for energy storage and electric mobility. We demonstrate for the first time that NMP is not required for achieving a microstructure comprising carbon black and PVDF binder with substantial uniform dispersion throughout the active materials. In turn, well-dispersed conductive additive and binder in the electrode, prepared via Electrovaya’s non-aqueous SuperPolymer 2.0 processing method, is observed via performing extensive microstructure characterization using TOF-SIMS, HAADF, and SEM/EDS techniques. These techniques provide information about the carbon black and PVDF binder distribution and uniformity within the cathode material which turn out to be intimately linked to the electrochemical performance of the battery. The composite cathode NMC material when coupled with graphite in a full cell shows an excellent electrochemical performance on par with other commercial lithium ion batteries that utilize conventional toxic NMP coating methods.

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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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