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Enregistrement W2308365205 · doi:10.1149/ma2014-01/1/77

3D Simulation of Microstructure Effects in Alkaline Battery Cathodes

2014· article· en· W2308365205 sur OpenAlexaboutno aff
Doug R. Nevers, Logan Robertson, Dean R. Wheeler

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeMicrostructureBattery (electricity)Materials scienceMonte Carlo methodComputer scienceAlkaline batterySimulationComposite materialElectrical engineeringPhysicsThermodynamicsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this work is to build an accurate 3D model to provide understanding of the effect of microstructure electrode performance, specifically on both electronic and ionic conductivity. The investigated system, the widely used primary alkaline battery, uses electrolytic manganese dioxide (EMD) active material in the cathode. An accurate and predictive 3D microstructure model of alkaline battery cathodes, which enables us to identify and quantify the processes that most affect performance, would be facilitate system optimization. The 3D model described here is part of ongoing work to investigate volumetrically efficient conductive carbon additives in primary alkaline battery cathodes [1,2]. The 3D simulation is based on the Monte Carlo method, in which a model generates a series of configurations that satisfy physical constraints in a statistically average way. The microstructure model is solved on a grid and is therefore called the stochastic grid (SG) model. The SG model is built by using the key statistics from microstructure analysis of FIB/SEM image of cathodes and includes short- and long-range order parameters. Toward this end, the work includes a full 3D reconstruction of a cathode using a sequence of 2D FIB/SEM images. This enables us to validate the SG model using measured microstructures. The SG model is additionally validated by electronic and ionic transport measurements. Figure 1 shows preliminary 3D simulation results of particle distributions within the cathode. The model can describe the connectivity and distribution of carbon and porous domains throughout the cathode, which corresponds to the electron and ion pathways of interest. The model results suggest that carbon additives function more to make short-range connections, rather than long-range highways for electrons. The effective electronic conductivity calculated from the SG model is highly dependent on EMD intrinsic conductivity and contact resistances between particles, which suggests some possible electrode performance improvements may be possible through modified EMD particle arrangement. The following will be presented and discussed: (1) a validated 3D model that effectively predicts microstructure and conductivity, which can be extended to multiple alkaline battery candidate systems; (2) Qualitative and quantitative model predictions of the performance effects of different carbon additives, pore volume fractions, and EMD distributions. [1] Y Wen, Dean Wheeler. 3D Model and Experiments for Understanding Carbon Additive Behavior in Primary Alkaline Cells, ECS meeting, Canada, 2012, abstract number: 420 [2] Doug R. Never, Dean Wheeler. Effect of Carbon Additives On the Microstructure and Conductivity of Primary Alkaline Battery Cathodes, ECS meeting, San Francisco, 2012, Abstract Number: 285 Figure 1: Preliminary 3D simulation results of particle distributions within a primary alkaline battery cathode. White represents large-size pores, gray represents EMD active material, and black represents graphite additive.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2014
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