NMR Determination of the Relative Binding Affinity of Crown Ethers for Manganese Cations in Aprotic Nonaqueous Lithium Electrolyte Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Polymeric chelating agents placed in the interelectrode space of a Li-ion battery (LIB) have been suggested as a means of sequestering Mn cations dissolved from positive electrodes of LIBs to prevent their migration to, and deposition onto, negative electrodes and thus mitigate the associated degradation of LIB performance and life. In order to select the most effective chelating agent and optimize its polymeric form, it is desirable to determine the binding affinity of various chelating agents for manganese cations. The present study evaluates the relative binding affinity of crown ethers for manganese cations in a lithium-containing environment through the detection of the 7 Li nucleus chemical shift. Results are presented for the relative binding affinities of 15-crown-5 and 1-aza-15-crown-5 ethers for Mn 2+ and Mn 3+ . Significant differences in relative binding affinity were discovered with particular crown ether–manganese oxidation state combinations. Additionally, a substantial decrease in binding affinity was observed for the polymeric crown ether relative to its molecular form. These results indicate that the NMR titration technique is a useful screening tool, which will inform and assist the development of more effective manganese cations trapping materials. Quantification of the Mn trapping efficiency will permit the screening of trapping groups at the molecular level (before attachment to a polymer), as well optimization of their polymeric forms (type of backbone, morphology, length of linker, amount of cross-linking, etc.). The methodology developed in the present work will therefore accelerate the development of the Mn trapping technology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».