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Enregistrement W2913073273 · doi:10.1149/2.0681902jes

The Effect of Structural Properties of a Two-Layered Electrode on the Li-Ion Battery Polarization

2019· article· en· W2913073273 sur OpenAlexafffund
Sara Taslimi Taleghani, Bernard Marcos, Karim Zaghib, Gaétan Lantagne

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésElectrodeSeparator (oil production)Volume fractionPolarization (electrochemistry)IonMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)Half-cellCurrent collectorParticle (ecology)Particle sizeIntercalation (chemistry)Composite materialChemistryElectrolyteWorking electrodeInorganic chemistryChromatographyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A complete cell model composed of a two-layered positive electrode with single-sized particles in each layer was presented to describe the effects of volume fraction of two particles distributed in the positive electrode and thickness of two layers on the Li-ion cell performance during discharge. It was determined that for such positive electrode, the volume fraction of particles near the separator should be less than the volume fraction of particles adjacent to the current collector, disregarding the particle size. In this situation, more Li-ions reach the particles surface at the back of the electrode (near the current collector) and the Li intercalation reaction proceeds more effectively. One objective of this work was to determine the optimized volume fraction of particles to obtain the lowest total polarization in the cell and the highest voltage with positive electrodes containing two layers of the same thickness. The analysis also showed that the lowest total cell polarization was achieved by increasing the thickness of the layer composed of the smaller particles in the range of a = 1.5 to a = 2, where a is the ratio of the total thickness of the positive electrode to the thickness of the layer composed of the smaller particles.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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