Modeling of Conductivity of Lithium Salt in Electrolytes for Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The lithium ion battery is the most competitive power source for electric vehicles needed in the future, thus attracting extensive interest. The performance of a lithium ion battery depends to a great extent on the conductivity of electrolyte solution, because the conductivity of electrolyte solution is related to transport process and play an important role in field of lithium batteries as knowledge of the conductivity is necessary for the design of Li cells [1]. The conductivity provides also useful insights on ion solvation and association. We present in this work a comparative study on experimental values of conductivity of several formulated electrolytes (pure solvents, binary or ternary systems involving a lithium salt) with calculated values by modelling. At first, by using different well-known equations based on Stock-Einstein, Jones-Dole and Bjerrum theories and of the solvent-solvent and solvent-salt interactions a model of conductivity ionic had been developed. The relative permittivity values of the electrolytes as well as the B- coefficients of the Jones-Dole equation for the relative viscosity of concentrated electrolyte solutions have been determined as a function of the temperature. Finally, the calculated values were then compared with experimental data of conductivity to evaluate the predictive capability of the model. Excellent agreements were obtained between calculations and experimental data electrolytes as a function of temperature with deviations up to (4 and 10) %. Results obtained by modeling during this work will guide the formulation of safer electrolytes able to improve the performances of lithium-ion batteries of lithium-ion batteries and the lifetime [1] F.Blanchard, B. Carré, P.Willmann, D. Lemordant, Journal of power sources. 109 (2002) 203-213.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».