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Enregistrement W2496403198 · doi:10.1038/srep30248

Mechanism of the entire overdischarge process and overdischarge-induced internal short circuit in lithium-ion batteries

2016· article· en· W2496403198 sur OpenAlexfundno aff
Rui Guo, Languang Lu, Minggao Ouyang, Xuning Feng

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésLithium (medication)Scanning electron microscopeIonInternal resistanceElectrodeDissolutionVoltageMaterials scienceState of chargeDiffractionOpen-circuit voltageDegradation (telecommunications)Deposition (geology)Battery (electricity)Chemical engineeringNanotechnologyComposite materialChemistryElectrical engineeringPower (physics)EngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries connected in series are prone to be overdischarged. Overdischarge results in various side effects, such as capacity degradation and internal short circuit (ISCr). However, most of previous research on the overdischarge of a cell was terminated when the cell voltage dropped to 0 V, leaving the further impacts of overdischarge unclear. This paper investigates the entire overdischarge process of large-format lithium-ion batteries by discharging the cell to -100% state of charge (SOC). A significant voltage platform is observed at approximately -12% SOC, and ISCr is detected after the cell is overdischarged when passing the platform. The scanning electron microscopy (SEM) and X-ray diffraction (XRD) results indicate that the overdischarge-induced ISCr is caused by Cu deposition on electrodes, suggesting possible Cu collector dissolution at the voltage platform near -12% SOC. A prognostic/mechanistic model considering ISCr is used to evaluate the resistance of ISCr (RISCr), the value of which decreases sharply at the beginning of ISCr formation. Inducing the ISCr by overdischarge is effective and well controlled without any mechanical deformation or the use of a foreign substance.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations330
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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