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Enregistrement W2307529912 · doi:10.1149/ma2015-02/3/289

A Simple Composite Protective Layer Coating That Enhances the Cycling Stability of Lithium Metal Batteries

2015· article· en· W2307529912 sur OpenAlexaff
Hongkyung Lee, Jongchan Song, Yun‐Jung Kim, Hyungjun Noh, Jin Hong Lee, Jung-Ki Park, Hee‐Tak Kim

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeMaterials scienceElectrolyteElectrodeLithium (medication)Composite numberLayer (electronics)CoatingGraphiteChemical engineeringTinStripping (fiber)ElectrochemistryComposite materialNanotechnologyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metallic lithium is the most promising negative electrode for high-energy rechargeable batteries due to its extremely high specific capacity and its extremely low redox potential. However, the low cycle efficiency and lithium dendrite formation during the charge/discharge processes consistently hinder its practical application. In this report, we present a stabilized Li electrode on which a Li+ ion conductive inorganic/organic composite protective layer (CPL) is coated. With the introduction of the CPL, the Li dendrite growth and electrolyte decomposition are effectively suppressed; consequently, stable Li plating/stripping at high current densities up to 10 mA cm-2 is possible. Nanoindentation tests demonstrate that the shear modulus of the CPL at narrow indentations is 1.8 times higher than that of the Li metal, which provides a theoretical understanding for its efficacy. Moreover, the LiCoO2/Li cell incorporating CPL exhibits excellent cycling stability up to 400 cycles at 1 mA cm-2 (1 C-rate), which demonstrates practical applicability in Li ion batteries through replacing the graphite anode with a CPL-coated Li metal anode.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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