Quantitative Determination of Carbon Dioxide Content in Organic Electrolytes by Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
CO 2 has been shown to be an effective additive to improve the cycling characteristics of silicon negative electrodes for Li-ion batteries. However, a quantitative technique for measuring the CO 2 content in electrolyte is not readily available. Here, FTIR was used to accurately determine the CO 2 content of various carbonate-based Li-ion battery electrolytes. The accuracy of this method was validated with the weight variation method. Using this method, it was found that in EC/DEC electrolytes with 1M LiPF 6 and LiTFSI salts, CO 2 was found to have a maximum solubility of 0.37 wt% when the LiPF 6 :LiTFSI molar ratio is 3:1. In 1M LiPF 6 solutions, CO 2 solubility is in the order of PC ≈ EMC > DEC for the pure solvents. Mixed non-polar solvents are also favorable for CO 2 dissolution. When used in silicon alloy cells, electrolytes saturated with CO 2 (0.33% CO 2 in EC/DEC) resulted in the best cycling stability.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».