A Novel Organic “Polyurea” Thin Film for Ultralong‐Life Lithium‐Metal Anodes via Molecular‐Layer Deposition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metallic Li is considered as one of the most promising anode materials for next‐generation batteries due to its high theoretical capacity and low electrochemical potential. However, its commercialization has been impeded by the severe safety issues associated with Li‐dendrite growth. Non‐uniform Li‐ion flux on the Li‐metal surface and the formation of unstable solid electrolyte interphase (SEI) during the Li plating/stripping process lead to the growth of dendritic and mossy Li structures that deteriorate the cycling performance and can cause short‐circuits. Herein, an ultrathin polymer film of “polyurea” as an artificial SEI layer for Li‐metal anodes via molecular‐layer deposition (MLD) is reported. Abundant polar groups in polyurea can redistribute the Li‐ion flux and lead to a uniform plating/stripping process. As a result, the dendritic Li growth during cycling is efficiently suppressed and the life span is significantly prolonged (three times longer than bare Li at a current density of 3 mA cm −2 ). Moreover, the detailed surface and interfacial chemistry of Li metal are studied comprehensively. This work provides deep insights into the design of artificial SEI coatings for Li metal and progress toward realizing next‐generation Li‐metal batteries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».