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Enregistrement W2789936667 · doi:10.1002/smtd.201700417

Robust Metallic Lithium Anode Protection by the Molecular‐Layer‐Deposition Technique

2018· article· en· W2789936667 sur OpenAlexafffund
Yang Zhao, Lyudmila V. Goncharova, Qian Sun, Xia Li, Andrew Lushington, Biqiong Wang, Ruying Li, Fang Dai, Mei Cai, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueSmall Methods · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesWestern UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAnodeFaraday efficiencyMaterials scienceElectrolyteLayer (electronics)Lithium metalLithium (medication)Chemical engineeringAtomic layer depositionNanotechnologyMetalChemistryMetallurgyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Li metal anode is considered as a promising alternative candidate for next‐generation Li metal batteries with high specific capacity, low potential, and light weight. However, the crucial problem for the Li metal anode is one of the biggest challenges. Mossy or dendritic growth of Li occurs in the repetitive Li stripping/plating process with an unstable solid electrolyte interphase (SEI) layer of nonuniform ionic flux, which can not only lead to low Coulombic efficiency, but can also create the risk of a short‐circuit, resulting in possible burning or explosion. Here, an advanced molecular‐layer‐deposition (MLD) Alucone protective layer is first demonstrated for Li metal anodes. By protecting Li foil with a controllable Alucone layer, the dendrites and mossy Li formation are effectively suppressed and the lifetime is significantly improved in different electrolytes (carbonate‐based and ether‐based). Furthermore, the detailed surface changes are studied by the advanced characterization technique of Rutherford backscattering spectrometry. The novel design of the MLD‐protected Li metal anode may bring in new opportunities to the realization of the next‐generation high‐energy‐density Li metal 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 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 seuil0,003

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 savante0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations102
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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