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Enregistrement W2787429895 · doi:10.14447/jnmes.v20i4.451

Can the Calcined Weathered Stones be Employed as Anode Materials for Lithium Ion Batteries?

2017· article· en· W2787429895 sur OpenAlexvenueno aff
Keqiang Ding, Binjuan Wei, Yan Zhang, Chenxue Li, Xiaomi Shi, Junqing Pan

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalcinationAnodeLithium (medication)Materials scienceElectrochemistryChemical engineeringCurrent densityIonMineralogyElectrodeChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel finding, that the calcined weathered stones (denoted as CWS) can be employed as the anode materials for lithium ion batteries (LIBs), is reported for the first time in this work. Under the air conditions, the weathered stones were respectively calcined at 400ºC (sample a), 600ºC (sample b) and 800ºC (sample c) for 2 h, with an intention to examine the influence of the calcination temperature on the physicochemical properties of the resultant materials. XRD results indicated that the main components of all the final products were SiO2. And the SEM images demonstrated that all the as-prepared samples were irregular and larger particles with no evident crystal structure. The results of the electrochemical measurements revealed that the initial discharge capacity of sample b was about 104 mAh g-1 at the current density of 100 mA g-1, which was remarkably larger than that of the employed pure SiO2 (50 mAh g-1). Interestingly, after 20 cycles, the discharge capacity of sample b was still maintained as high as 70 mAh g-1, along with a capacity retention rate of about 70%. Although the discharge capacity reported here was lower as compared to the currently reported anode materials, this novel finding was very meaningful to the large scale production of anode materials, mainly due to the rather lower cost and abundant resources as well as the simple preparation process.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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