Localized Investigations of the Electrochemical Properties of Lithium Battery Materials Using Micro-Pipets
Notice bibliographique
Résumé
Lithium ion batteries are a commercially successful method for portable electrical energy, demonstrated by their use in portable electronics and the recent application as an alternative automotive power source to the internal combustion engine.1 However, for lithium ion batteries to be a competitive alternative to fossil fuels in the automotive industry, electrode materials with improved capacity and charge/discharge rates are required. As new anode and cathode materials are developed2 they are typically screened for advantageous properties by assembly into a working battery. This involves the fabrication of a film from a mixture of conductive material (e.g. carbon), a binder (e.g. polyvinylidene fluoride), and the active material of interest. A film is cast onto a conductive material to form the active electrode, before assembly within a coin cell. How the film is cast, the ratio of the individual components of the film, the drying procedure for the film and the final assembly of the coin cell can significantly alter the performance of the battery.3,4 In order to avoid misleading information about the effectiveness of a novel active material many coin cells are required to validate findings. Here we present micro-pipet measurements5 which demonstrate the suitability of the technique for probing lithium ion battery materials. Specifically, we probed dispersions of active materials to determine the oxidation and reduction potentials, and the charge capacity of the material. Data obtained on candidate materials by the micro-pipet method was compared to coin cell measurements, to critically assess this technique for characterisation of active battery materials. 1) Wagner, F. T.; Lakshmanan, B.; Mathias, M. F.; J. Phys. Chem. Lett., 2010, 1 (14), 2204–2219 2) Whittingham, M.S.; Chem. Rev., 2004, 104 (10), 4271–4302 3) Bruce, P. G.; Scrosati, B.; Tarascon, J.-M.; Angew. Chem.-Int. Ed. 2008, 47 (16), 2930-2946 4) Ban, C.; Wu, Z.; Gillaspie, D. T.; Chen, L.; Yan, Y.; Blackburn, J. L.; Dillon A. C.; Adv. Mater. 2010, 22, E145–E149 5) Williams, C. G.; Edwards, M. A; Colley, A. L.; Macpherson, J. V; Unwin, P. R.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».