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Enregistrement W2903106221 · doi:10.1002/cjce.23413

Visualization of the secondary phase in LiFePO4 ingots with advanced mapping techniques

2018· article· en· W2903106221 sur OpenAlexafffundvenue
Yulong Liu, Mohammad Norouzi Banis, Wei Xiao, Ruying Li, Zhiqiang Wang, Keegan R. Adair, Steeve Rousselot, Pierre Sauriol, Mickaël Dollé, Guoxian Liang, Tsun‐Kong Sham, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique MontréalWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Light Source
Mots-clésImpurityIngotMaterials scienceLithium iron phosphateLithium (medication)Phase (matter)Raman spectroscopyVisualizationElectrochemistryAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyComputer scienceChemistryElectrodeData miningChromatographyAlloyOpticsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract LiFePO4 has been widely used as a cathode material in lithium ion batteries. However, some impurity phases existing in LiFePO4 have a significant influence on its electrochemical performance. Therefore, detection of the impurity phases is necessary for the manufacturer in order to improve the quality of LiFePO4. In particular, visualization of the impurity and secondary phase distributions immersed in the bulk LiFePO4 crystal can help to understand the origin of the impurity and secondary phases, providing clear guidance towards the synthesis of high purity LiFePO4. The results show that with the combination of Raman and EDS, we are capable of identifying the low melting lithium phosphate phase in LFP ingot. Through micro XRF mapping, more detailed information about the LFP materials after carbon coating are observed. The secondary phases are easily defined due to the high sensitivity of this technology.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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