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Enregistrement W2807499406 · doi:10.3390/ma11060936

Environmental Screening of Electrode Materials for a Rechargeable Aluminum Battery with an AlCl3/EMIMCl Electrolyte

2018· article· en· W2807499406 sur OpenAlexaff
Linda Ager‐Wick Ellingsen, Alex Holland, Jean‐François Drillet, Willi Peters, Martin Eckert, Carlos Concepcion, O. Ruiz, J. Colin, Etienne Knipping, Qiaoyan Pan, R.G.A. Wills, Guillaume Majeau‐Bettez

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésElectrolyteBattery (electricity)ElectrodeMaterials scienceAluminiumNanotechnologyInorganic chemistryMetallurgyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, rechargeable aluminum batteries have received much attention due to their low cost, easy operation, and high safety. As the research into rechargeable aluminum batteries with a room-temperature ionic liquid electrolyte is relatively new, research efforts have focused on finding suitable electrode materials. An understanding of the environmental aspects of electrode materials is essential to make informed and conscious decisions in aluminum battery development. The purpose of this study was to evaluate and compare the relative environmental performance of electrode material candidates for rechargeable aluminum batteries with an AlCl₃/EMIMCl (1-ethyl-3-methylimidazolium chloride) room-temperature ionic liquid electrolyte. To this end, we used a lifecycle environmental screening framework to evaluate 12 candidate electrode materials. We found that all of the studied materials are associated with one or more drawbacks and therefore do not represent a "silver bullet" for the aluminum battery. Even so, some materials appeared more promising than others did. We also found that aluminum battery technology is likely to face some of the same environmental challenges as Li-ion technology but also offers an opportunity to avoid others. The insights provided here can aid aluminum battery development in an environmentally sustainable direction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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