Correlating Structure and Properties of Super‐Concentrated Electrolyte Solutions: <sup>17</sup>O NMR and Electrochemical Characterization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Super‐concentrated electrolyte solutions are of increasing interest for safer and more stable lithium and post‐lithium batteries. The combination of 7Li and 17O (at natural abundance) nuclear magnetic resonance (NMR) and electrochemical characterization is proposed here as an effective approach to investigate the Li+ solvation structures and properties of electrolytes featuring tetraethylene glycol dimethyl ether (TEGDME) and lithium‐bis(trifluoromethane sulfonyl) imide (LiTFSI). Five different formulations from salt‐in‐solvent to solvent‐in‐salt with LiTFSI at different concentrations (0.1 m, 0.5 m, 2 m, 4 m, 5 m) are investigated. The NMR results, also supported by physico‐chemical characterizations such as thermal gravimetric analyses, differential scanning calorimetry, specific conductivity and viscosity, give information about the association of Li+ ions with anion and solvent molecules, allowing a deeper knowledge on the relationships among structure and functional properties of super‐concentrated solutions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».