In-Depth Understanding of Battery Interfaces by Nanoscale Chemical Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Deeper understanding of the interface (chemical and electronic structure) between components within hybrid active electrode materials and the interface between active electrode materials and the electrolyte is crucial for developing better performance batteries. Element specific X-ray absorption near-edge structures (XANES) spectroscopy, explores detailed information on the local chemistry and electronic states of the absorbing atom which makes it an excellent tool for battery interface investigation to understand chemical bonding, electronic structure, and surface and bulk chemistry difference. XANES with nano-focused X-ray beam (STXM) and surface sensitive field-imaging X-PEEM can collect chemical imaging of high chemical sensitivity and spatial resolution. In this talk I will show nanoscale chemical imaging studies of battery materials by STXM and X-PEEM at CLS SM beamline. The emphasize is novel STXM with yield signal detection (XRF and TEY) and exploratory X-PEEM for surface imaging. Correlative chemical imaging of interface in a commercial like electrode without sample preparation was obtained by X-PEEM. This approach maintains the nature of the interface which is an interplay of local environment, morphology and facet orientation of electrode active materials. That information will lead new insights on battery material surface engineering in and/or out of battery cell toward a battery with high performance and long serve life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».