Conductivity and Morphology Correlations of Ionic-Liquid/Lithium-Salt/Block Copolymer Nanostructured Hybrid Electrolytes
Notice bibliographique
Résumé
The most daunting challenge in solid-state polymer electrolyte membranes (PEMs) is to achieve high ionic conductivity close to that of the liquid electrolytes, while maintaining enhanced thermal and mechanical performances. The ionic conductivity in relation to the morphology of PEMs composed of diblock copolymer (polystyrene- block -poly(ethylene oxide); PS- b -PEO), lithium salt (lithium trifluoromethanesulfonate; LiTf), and ionic liquid (1-ethyl-3-methylimidazolium trifluoromethanesulfonate; EMIMTf) is investigated. The optimized functional nanostructured PEMs are achieved with room-temperature ionic conductivities higher than a 1 mS cm –1 benchmark. The morphology of these microphase-separated electrolytes is composed of a major soft high ionic-conductive PEO/LiTf/IL matrix with minor glassy high-modulus PS nanodomains. The ionic-liquid upload in hybrid electrolytes inhibits the PEO crystallization, reduces the PEO glass transition temperature, promotes an extended PEO chain conformation, and enhances the solubilization of the non-dissociated lithium salt at the PS–PEO domain interfaces. These intrinsic properties caused by the ionic-liquid loading serve to achieve stable and robust nanostructured electrolyte membranes and can explain the achieved benchmark conductivity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».