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Enregistrement W2286238503 · doi:10.1149/ma2015-02/2/146

Modeling of LiFePO<sub>4</sub> Charging/Discharging Dynamics Based on the Many-Unit Concept: Validation Against Operando XRD Data

2015· article· en· W2286238503 sur OpenAlexaff
Charles Delacourt, M. Farkhondeh, Mark Pritzker, Michael Fowler

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoscopic physicsMaterials sciencePhase (matter)Representation (politics)HysteresisDiffractionBattery (electricity)ThermodynamicsComputer scienceBiological systemPhysicsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LiFePO4 (LFP) was proposed as a battery material over 15 years ago and has been implemented in commercial cells for about 10 years now. In spite of its maturity, LFP is still the subject of intensive research, particularly related to the phase-separating nature of the material. A number of interesting and unusual experimental features of the LFP system have been reported in the literature, including the zero-current potential hysteresis,1 rate-dependent lithiation/delithiation mechanism,2 cycle-path dependence3 and the memory effect.4 All of these observations were successfully predicted using a simple mesoscopic model that we recently published and that relies on a many-unit approach.5 In this presentation, we demonstrate an extended mesoscopic model for phase-change materials and its validation by simulating operando X-ray diffraction results recently reported in the literature.6,7 This validation step helps refine the physical representation of the electrode because it simultaneously accounts for phase dynamics as revealed by the XRD data and the electrochemical features of LFP. This work paves the way towards a mathematical model that unifies all the experimental observations reported for this material over the years. References: 1. W. Dreyer, J. Jamnik, C. Guhlke, R. Huth, J. Moskon and M. Gaberscek, Nature Mater., 2010, 9, 448–453. 2. R. Malik, A. Abdellahi and G. Ceder, J. Electrochem. Soc., 2013, 160, A3179–A3197. 3. V. Srinivasan and J. Newman, Electrochem. Solid State Lett., 2006, 9, A110–A114. 4. T. Sasaki, Y. Ukyo and P. Novak, Nature Mater., 2013, 12, 569–575. 5. M. Farkhondeh, M. Pritzker, M. Fowler, M. Safari, and C. Delacourt, Phys. Chem. Chem. Phys., 2014, 16, 22555. 6. H. Liu, F. C. Strobridge, O. J. Borkiewicz, K. M. Wiaderek, K. W. Chapman, P. J. Chupas, C. P. Grey, Science, 2014, 344, 1480. 7. X. Zhang, M. van Hulzen, D. P. Singh, A. Brownrigg, J. P. Wright, N. H. van Dijk, and M. Wagemaker, NanoLett., 2014, 14, 2279.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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Résumé présentoui

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