MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2523746476 · doi:10.1149/ma2016-02/1/112

Enhancing the Kinetics of Lithium/Sodium Transition Metal Orthosilicate Cathodes through Tuning the Crystallographic Habits

2016· article· en· W2523746476 sur OpenAlexaff
Zhengping Ding, Douglas G. Ivey, Weifeng Wei

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrthosilicateLithium (medication)ElectrochemistryMaterials scienceTransition metalCathodeSodiumChemical engineeringInorganic chemistryNanotechnologyChemistryTetraethyl orthosilicateElectrodePhysical chemistryCatalysisMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium transition metal orthosilicates, Li 2 MSiO 4 (M=Mn, Fe, Co), have received great attention because of the theoretical possibility to reversibly deintercalate two Li + ions from the silicate structure. However, the silicates still suffer from low electronic conductivity, sluggish lithium ion diffusion and poor structural integrity upon electrochemical cycling. Recently, sodium transition metal orthosilicates, Na 2 MSiO 4 (M=Mn, Fe, Co), have been reported to be used as a cathode material for sodium secondary battery. In this research, lithium/sodium transition metal orthosilicate A 2 MSiO 4 (A=Li or Na; M= Mn, Fe or Co) nanostructures with preferential exposures of various crystallographic planes on the surface were synthesized via a facile and efficient solvothermal process. Detailed microscopic and spectroscopic analyses are performed to get a better understanding of the electrochemical performance-structure correlations in the crystal habit-tuned A 2 MSiO 4 nanostructures. We anticipate that this novel strategy should shed light on the design and development of a wide range of high capacity intercalated cathode materials for lithium/sodium ion batteries.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207