Freezing of Aqueous Electrolytes in Zinc–Air Batteries: Effect of Composition and Nanoscale Confinement
Notice bibliographique
Résumé
Zinc–air batteries, which typically employ aqueous electrolytes, have attracted much attention owing to their high energy density, low cost, and environmental friendliness. While the zinc–air battery is a promising solution for energy grid applications, freezing of the electrolyte is an important problem for operation in cold climates. The freezing point of the electrolyte can be affected not only by chemical composition but also by micro/nanoscale confinement in porous electrodes or separators, and this is the focus of our work. First, we find osmotic virial coefficients by fitting experimental freezing point data for various electrolytes that are used in zinc–air batteries. Second, we show how additives that improve the performance of the batteries may also lower the freezing point of the electrolyte system. Third, we show how the nanoscale confinement inside zinc–air batteries further decreases the freezing point; a 10 nm diameter capillary pore can suppress the local freezing point of the electrolyte by ∼10 °C. Finally, we map out the equilibrium mol% ice as a function of temperature, concentration, and confinement. This study provides insight that can be used to design specialized electrolytes for low temperature applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».