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Enregistrement W2951399170 · doi:10.1016/j.elecom.2019.106483

Electrospun ceramic nanofibers as 1D solid electrolytes for lithium batteries

2019· article· en· W2951399170 sur OpenAlexafffund
Andrea La Monaca, Andrea Paolella, Abdelbast Guerfi, Federico Rosei, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueElectrochemistry Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensHydro-QuébecInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesHydro-QuébecNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceFast ion conductorElectrolyteLithium (medication)CalcinationCeramicIonic conductivitySinteringFlammable liquidNanotechnologyElectrospinningChemical engineeringLithium metalLithium batteryIonic bondingIonComposite materialChemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All-solid-state lithium batteries (ASSLBs) are undoubtedly among the most promising technologies to replace conventional lithium-ion batteries. Their key component is a thin solid-state electrolyte, which is safer than its flammable liquid counterpart and enables the use of metallic lithium, thus ensuring high energy densities (over 500 W h kg −1 ). Several solid electrolytes are currently being investigated, such as NASICON-like materials, perovskites, and garnets. Typical techniques used to synthesize most such electrolytes still involve prolonged high-temperature calcination and sintering steps. An alternative approach is to couple electrospinning with the well-known sol–gel method to lower the temperatures and synthesis times and simultaneously exploit the benefits of using anisotropic nanostructured materials. In this review, we discuss advances in the synthesis of ceramic nanofibrous materials having high ionic conductivity and present our perspective regarding their potential application as electrolytes in ASSLBs.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations64
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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