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Enregistrement W2783765897 · doi:10.1021/acs.jpcc.7b10436

The Role of Ion Hydration in the Performance of Li<sub>2</sub>SO<sub>4</sub>–Polyacrylamide Electrolyte Systems: Material Characterizations under Real-Time Conditions

2018· article· en· W2783765897 sur OpenAlexafffund
Alvin Virya, Keryn Lian

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésElectrolyteConductivityCrystallinityIonic conductivityRaman spectroscopyMolar conductivityMaterials scienceIonic bondingIonSalt (chemistry)PolymerAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringChemistryComposite materialPhysical chemistryChromatographyOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Li 2 SO 4 –polyacryalamide (PAM) neutral pH polymer electrolytes with different salt:polymer molar ratios (5000:1 and 10000:1) were characterized for their ionic conductivity and material properties. Their ionic conductivity over time showed different trends: Li 2 SO 4 –PAM(5000:1) increased while Li 2 SO 4 –PAM(10000:1) decreased. Materials characterizations of the freestanding films were conducted to identify the cause of the difference in conductivity trends. X-ray diffraction and IR spectroscopy suggested slight differences in film crystallinity and sulfate ion bonding structure, but they were not conclusive. Raman spectroscopy proved to be a better tool as it revealed distinct characteristic peaks for different sulfate ion and water interactions. To correlate the film properties with electrolyte performance, a real-time tracking technique to correlate ionic conductivity and the vibrational spectroscopic responses was developed. Leveraging this approach, the level of hydration surrounding the salt molecule was identified as the determining factor of ionic conductivity in this polymer system. This approach can be extended to predict the shelf and service life of this Li 2 SO 4 –PAM system and to optimize the next generations of electrolytes.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,313

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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