Use of Asymmetric Average Charge- and Average Discharge- Voltages as an Indicator of the Onset of Unwanted Lithium Deposition in Lithium-Ion Cells
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Notice bibliographique
Résumé
Unwanted lithium-metal deposition on the negative electrode of a lithium-ion cell causes capacity loss due to poor lithium deposition and stripping efficiency and the possibility for internal short circuits. Internal short circuits may cause thermal runaway, which is especially dangerous in applications requiring many individual cells. This article proposes a method capable of identifying the onset of unwanted lithium deposition in-situ using cycles to full depth of discharge in a cell of any form-factor. The two most important factors affecting the average voltage of a Li-ion cell under load are the internal resistance increase and loss of lithium inventory. Increasing internal resistance increases average charge voltage and decreases average discharge voltage. Loss of lithium inventory, which occurs rapidly during unwanted lithium deposition and stripping, increases both average charge and average discharge voltage. Increasing internal resistance and loss of lithium inventory have a linearly additive effect on average voltage; therefore, tracking the average of average charge- and average discharge-voltages versus cycle count allows one to determine where rapid changes to lithium inventory onset, indicative of the onset of unwanted lithium deposition.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle