MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2318176884 · doi:10.1039/c6cp01309k

Isothermal microcalorimetry as a tool to study solid–electrolyte interphase formation in lithium-ion cells

2016· article· en· W2318176884 sur OpenAlexafffund
David S. Hall, Stephen Glazier, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIsothermal microcalorimetryElectrolyteIsothermal processChemistryElectrochemistryInterphaseLithium (medication)BoronInorganic chemistryPyridineElectrochemical cellElectrodeAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsChemical engineeringPhysical chemistryOrganic chemistryEnthalpy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Isothermal microcalorimetry can be used in conjunction with electrochemical measurements to study solid-electrolyte interphase (SEI) formation reactions as they occur in a Li-ion cell. The heat flow was measured in wound cells that contained no electrolyte additives and in cells prepared with four additives that are known to produce an SEI at the negative electrode surface: vinylene carbonate (VC), fluoroethylene carbonate (FEC), pyridine boron trifluoride (PBF), and prop-1-ene-1,3-sultone (PES). For VC, two distinct features in the differential capacity (dQ/dV vs. Q) plot that align with overlapping peaks in the heat flow plot do not agree with a simple one-electron reduction followed by anionic polymerization. For FEC, three distinct differential capacity and calorimetric peaks are observed. Heat flow measurements at multiple PBF concentrations show that PBF reduction does not significantly affect the reduction of EC at higher cell voltage. The total heat flow during SEI formation in PBF- and PES-containing cells match the calculated energies in recently published reaction pathways. It is concluded that IMC may be used to study the underlying chemistry of SEI formation, especially when paired with computational studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysical Chemistry Chemical PhysicsMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207