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Enregistrement W2898442600 · doi:10.1002/adma.201804271

A Lithium–Sulfur Battery using a 2D Current Collector Architecture with a Large‐Sized Sulfur Host Operated under High Areal Loading and Low E/S Ratio

2018· article· en· W2898442600 sur OpenAlexafffund
Matthew Li, Yining Zhang, Zhengyu Bai, Wen Wen Liu, Tongchao Liu, Jihyeon Gim, Gaopeng Jiang, Yifei Yuan, Dan Luo, Kun Feng, Reza S. Yassar, Xiaolei Wang, Zhongwei Chen, Jun Lü

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryWaterloo Institute for Nanotechnology, University of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDivision of Materials ResearchOffice of ScienceUniversity of ChicagoU.S. Department of Energy
Mots-clésMaterials scienceSulfurLithium–sulfur batteryBattery (electricity)Current collectorHost (biology)Lithium (medication)Current (fluid)NanotechnologyElectrical engineeringPower (physics)MetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While backless freestanding 3D electrode architectures for batteries with high loading sulfur have flourished in the recent years, the more traditional and industrially turnkey 2D architecture has not received the same amount of attention. This work reports a spray‐dried sulfur composite with large intrinsic internal pores, ensuring adequate local electrolyte availability. This material offers good performance with a electrolyte content of 7 µL mg −1 at high areal loadings (5–8 mg cm −2 ), while also offering the first reported 2.8 µL mg −1 (8 mg cm −2 ) to enter into the second plateau of discharge and continue to operate for 20 cycles. Moreover, evidence is provided that the high‐frequency semicircle (i.e., interfacial resistance) is mainly responsible for the often observed bypassing of the second plateau in lean electrolyte discharges.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations92
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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