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Enregistrement W2769187702 · doi:10.1149/2.0411714jes

A Study of Three Ester Co-Solvents in Lithium-Ion Cells

2017· article· en· W2769187702 sur OpenAlexafffund
Xiaowei Ma, Rajalakshmi Senthil Arumugam, Lin Ma, E. R. Logan, Erin M. Tonita, Jian Xia, Rémi Petibon, Scott R. Kohn, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMagna International (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrolyteChemistryEthyl butyrateLithium (medication)PropionateSolventConductivityButyrateNuclear chemistryElectrodeInorganic chemistryEthyl acetateOrganic chemistryFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of three esters incorporated as co-solvents in 1.2 M LiPF 6 EC:EMC:DMC (25:5:70 by volume %) electrolyte were studied in Li[Ni 1-x-y Co x Al y ]O 2 /Graphite-SiO pouch cells. The esters: methyl propionate (MP), ethyl acetate (EA) and methyl butyrate (MB) were compared in a variety of tests on the cells. Storage tests at 60°C at both 4.2 V and 2.5 V demonstrated that MB and MP outperformed EA and cells containing 20% MP showed the least voltage drop during the 500 h storage period. In long-term cycling tests at 40°C, cells containing up to 20% ester exhibited similar capacity retention compared to cells with only EC:EMC:DMC solvent. Unwanted lithium plating could be suppressed in cells with 20% MP during charging above 2C compared to ester-free cells, which showed the onset of unwanted lithium plating at 1.8C. This improvement is due to the increased Li + conductivity of electrolytes containing MP. In addition, the use of up to 40% MP did not enhance reactivity between the charged electrode materials and electrolyte at elevated temperatures according to accelerating rate calorimetry measurements.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations60
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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