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Enregistrement W2472349827 · doi:10.1021/acsami.6b03638

Optical Characterization of Commercial Lithiated Graphite Battery Electrodes and in Situ Fiber Optic Evanescent Wave Spectroscopy

2016· article· en· W2472349827 sur OpenAlexaff
AbdulRahman Ghannoum, Ryan C. Norris, Krishna Iyer, Liliana Zdravkova, Aiping Yu, Patricia Nieva

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGeneral Motors Corporation
Mots-clésMaterials scienceAnodeGraphiteOptoelectronicsOptical fiberSpectroscopyTransmittanceCharacterization (materials science)ElectrodeOpticsNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical characterization of graphite anodes in lithium ion batteries (LIB) is presented here for potential use in estimating their state of charge (SOC). The characterization is based on reflectance spectroscopy of the anode of commercial LIB cells and in situ optical measurements using an embedded optical fiber sensor. The optical characterization of the anode using wavelengths ranging from 500 to 900 nm supports the dominance of graphite over the solid electrolyte interface in governing the anode's reflectance properties. It is demonstrated that lithiated graphite's reflectance has a significant change in the near-infrared band, 750-900 nm, compared with the visible spectrum as a function of SOC. An embedded optical sensor is used to measure the transmittance of graphite anode in the near-infrared band, and the results suggest that a unique inexpensive method may be developed to estimate the SOC of a LIB.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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