MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2418923412 · doi:10.1002/adma.201504373

Sodium‐Oxygen Batteries: A Comparative Review from Chemical and Electrochemical Fundamentals to Future Perspective

2016· review· en· W2418923412 sur OpenAlexaff
Hossein Yadegari, Qian Sun, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverpotentialCommercializationBattery (electricity)ElectrochemistryMaterials scienceOxygen evolutionEnergy storageNanotechnologyElectrochemical energy conversionChemical engineeringElectrodeChemistryThermodynamicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alkali metal-oxygen (Li-O2 , Na-O2 ) batteries have attracted a great deal of attention recently due to their high theoretical energy densities, comparable to gasoline, making them attractive candidates for application in electrical vehicles. However, the limited cycling life and low energy efficiency (high charging overpotential) of these cells hinder their commercialization. The Li-O2 battery system has been extensively studied in this regard during the past decade. Compared to the numerous reports of Li-O2 batteries, the research on Na-O2 batteries is still in its infancy. Although, Na-O2 batteries show a number of attractive properties such as low charging overpotential and high round-trip energy efficiency, their cycling life is currently limited to a few tens of cycles. Therefore, understanding the chemistry behind Na-O2 cells is critical towards enhancing their performance and advancing their development. Chemical and electrochemical reactions of Na-O2 batteries are reviewed and compared with those of Li-O2 batteries in the present review, as well as recent works on the chemical composition and morphology of the discharge products in these batteries. Furthermore, the determining kinetics factors for controlling the chemical composition of the discharge products in Na-O2 cells are discussed and the potential research directions toward improving Na-O2 cells are proposed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations230
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced MaterialsMême sujetAdvanced Battery Materials and TechnologiesTravaux en français237 207