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Enregistrement W2520639777 · doi:10.1149/2.0321613jes

Electrolyte System for High Voltage Li-Ion Cells

2016· article· en· W2520639777 sur OpenAlexafffund
Rémi Petibon, Jian Xia, Lin Ma, Michael Bauer, K. J. Nelson, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEthylene carbonateElectrolyteCarbonatePassivationDimethyl carbonateInorganic chemistryGraphiteDiethyl carbonateConductivityBattery (electricity)ChemistryElectrodeMaterials scienceLithium (medication)Lithium carbonateChemical engineeringIonNanotechnologyOrganic chemistryIonic bondingCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ethylene carbonate is a co-solvent used in virtually every lithium ion cell produced today because it enables operation of both the positive and negative electrodes. Most battery scientists believe ethylene carbonate is essential. Surprisingly, totally removing all ethylene carbonate from typical organic carbonate-based electrolytes and adding small amounts of electrolyte additives creates cells that are better than those containing ethylene carbonate. For example an electrolyte of only 2% vinylene carbonate and 98% ethyl methyl carbonate, with selected additives, provides excellent performance to Li[Ni0.4Mn0.4Co0.2]O2/graphite cells cycled up to 4.4 V which increases their energy density by at least 10%. The cells have low impedance, low rates of electrolyte oxidation, good graphite passivation, low gas generation, acceptable conductivity and low cost. This discovery opens an entirely new space for electrolyte development.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,565
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations112
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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