Discovery of Calcium‐Metal Alloy Anodes for Reversible Ca‐Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ca‐ion batteries (CIBs) show promise to achieve the high energy density required by emerging applications like electric vehicles because of their potentially improved capacities and high operating voltages. The development of CIBs is hindered by the failure of traditional graphite and calcium metal anodes due to the intercalation difficulty and the lack of efficient electrolytes. Recently, a high voltage (4.45 V) CIB cell using Sn as the anode has been reported to achieve a remarkable cyclability (>300 cycles). The calciation of Sn is observed to end at Ca 7 Sn 6 , which is surprising, since higher Ca‐content compounds are known (e.g., Ca 2 Sn). Here, the Sn electrochemical calciation reaction process is investigated computationally and the reaction driving force as a function of Ca content is explored using density functional theory (DFT) calculations. This exploration allows the identification of threshold voltages which govern the limits of the calciation process. This information is then used to design a four‐step screening strategy and high‐throughput DFT is utilized to search for anode materials with higher properties. Many metalloids (Si, Sb, Ge), (post‐)transition metals (Al, Pb, Cu, Cd, CdCu 2 ) are predicted to be promising inexpensive anode candidates and warrant further experimental investigations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».