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Enregistrement W2605982023 · doi:10.1038/ncomms14643

Light-assisted delithiation of lithium iron phosphate nanocrystals towards photo-rechargeable lithium ion batteries

2017· article· en· W2605982023 sur OpenAlexaff
Andrea Paolella, Cyril Faure, Giovanni Bertoni, Sergio Marras, Abdelbast Guerfi, Ali Darwiche, Pierre Hovington, Basile Commarieu, Zhuoran Wang, Mirko Prato, Massimo Colombo, Simone Monaco, Wen Zhu, Zimin Feng, Ashok K. Vijh, Chandramohan George, George P. Demopoulos, Michel Armand, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcGill UniversityHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithium iron phosphateLithium vanadium phosphate batteryLithium (medication)AnodeMaterials scienceElectrolyteCathodeBattery (electricity)Inorganic chemistryElectrodeChemical engineeringNanotechnologyElectrochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, intensive efforts are dedicated to convert and store the solar energy in a single device. Herein, dye-synthesized solar cell technology is combined with lithium-ion materials to investigate light-assisted battery charging. In particular we report the direct photo-oxidation of lithium iron phosphate nanocrystals in the presence of a dye as a hybrid photo-cathode in a two-electrode system, with lithium metal as anode and lithium hexafluorophosphate in carbonate-based electrolyte; a configuration corresponding to lithium ion battery charging. Dye-sensitization generates electron-hole pairs with the holes aiding the delithiation of lithium iron phosphate at the cathode and electrons utilized in the formation of a solid electrolyte interface at the anode via oxygen reduction. Lithium iron phosphate acts effectively as a reversible redox agent for the regeneration of the dye. Our findings provide possibilities in advancing the design principles for photo-rechargeable lithium 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)0,000
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 enseignants0,185
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations263
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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