From Lithium‐Oxygen to Lithium‐Air Batteries: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Lithium‐air batteries have become a focus of research on future battery technologies. Technical issues associated with lithium‐air batteries, however, are rather complex. Apart from the sluggish oxygen reaction kinetics which demand efficient oxygen reduction reaction (ORR) and oxygen evolution reaction (OER) catalysts, issues are also inherited from the nature of an open battery system and the use of reactive metal lithium as anode. Lithium‐air batteries, which exchange oxygen directly with ambient air, face more challenges due to the additional oxidative agents of moisture, carbon dioxide, etc. which degrade the metal lithium anode, deteriorating the performance of the batteries. In order to improve the cycling performance one must hold a full picture of lithium‐oxygen electrochemistry in the presence of carbon dioxide and/or moisture and fully understand the fundamentals of chemistry reactions therein. Recent advances in the exploration of the effect of moisture and CO2 contaminants on Li‐O2 batteries are reviewed, and the mechanistic understanding of discharge/charge process in O2 at controlled level of moisture and/or CO2 are illustrated. Prospects for development opportunities of Li‐air batteries, insight into future research directions, and guidelines for the further development of rechargeable Li‐air batteries are also given.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».