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Enregistrement W2811292079 · doi:10.1002/smll.201801054

A Natural Biopolymer Film as a Robust Protective Layer to Effectively Stabilize Lithium‐Metal Anodes

2018· article· en· W2811292079 sur OpenAlexaff
Shaojian Zhang, Zhenguang Gao, Wei‐Wei Wang, Yanqiu Lü, Ya‐Ping Deng, Jinhai You, Jun‐Tao Li, Yao Zhou, Ling Huang, Xiao‐Dong Zhou, Shi‐Gang Sun

Notice bibliographique

RevueSmall · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnodeMaterials scienceFaraday efficiencyBiopolymerChemical engineeringCathodeLithium (medication)MetalDendrite (mathematics)Layer (electronics)Composite materialCoatingElectrodeMetallurgyChemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Li metal is considered as an ideal anode for Li‐based batteries. Unfortunately, the growth of Li dendrites during cycling leads to an unstable interface, a low coulombic efficiency, and a limited cycling life. Here, a novel approach is proposed to protect the Li‐metal anode by using a uniform agarose film. This natural biopolymer film exhibits a high ionic conductivity, high elasticity, and chemical stability. These properties enable a fast Li‐ion transfer and feasiblity to accomodate the volume change of Li metal, resulting in a dendrite‐free anode and a stable interface. Morphology characterization shows that Li ions migrate through the agarose film and then deposit underneath it. A full cell with the cathode of LiFPO4 and an anode contaning the agarose film exhibits a capacity retention of 87.1% after 500 cycles, much better than that with Li foil anode (70.9%) and Li‐deposited Cu anode (5%). This study provides a promising strategy to eliminate dendrites and enhance the cycling ability of lithium‐metal batteries through coating a robust artificial film of natural biopolymer on lithium‐metal anode.

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 savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations89
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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