Towards All Solid State Batteries Using Perovskite Solid Electrolytes
Notice bibliographique
Résumé
Safety and environmental concerns are some of the main issues when considering lithium batteries technology. All Solid State Batteries (ASSB) may give a fundamental solution to solve those concerns. These solvent-free ASSB show major advantages: thermal stability, possibility of multicell assembly, possibility to use high potential electrode materials. We recently reported the approach to assemble ASSB in one step by Spark Plasma Sintering (SPS) using phosphate materials [1, 2]. Investigations on oxide electrolytes were considered. These electrolytes require not only being chemically stable towards electrode materials, but should also provide a good electrochemical stability over a wide potential range. Candidate materials (e.g. perovskite materials) should be relatively low cost, environmentally benign and easy to produce at an industrial scale. Several perovskite electrolytes (covering most of these requirements) were synthesized and characterized by XRD and impedance spectroscopy after sintering by SPS. Their thermal stability towards well-known electrode materials was also investigated, as well as electrodes and electrolyte interfaces using SEM and EDS. This presentation will focus on the required steps to develop ASSB using perovskite solid electrolytes. [1] A. Aboulaich et al,Advanced Energy Materials, 1, 179-183 (2011). [2] G. Delaizir et al, Adv. Funct. Mat., 22, 2140-2147 (2012).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».