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Enregistrement W2984942060 · doi:10.1038/s42004-019-0234-0

In situ observation of solid electrolyte interphase evolution in a lithium metal battery

2019· article· en· W2984942060 sur OpenAlexafffund
Maryam Golozar, Andrea Paolella, Hendrix Demers, Stéphanie Bessette, Marin Lagacé, Patrick Bouchard, Abdelbast Guerfi, Raynald Gauvin, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueCommunications Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcGill UniversityHydro-Québec
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésAnodeMaterials scienceElectrolyteThermal runawayGrain boundaryLithium (medication)Dendrite (mathematics)Lithium metalBattery (electricity)PolymerScanning electron microscopeMetalComposite materialElectrodeChemical engineeringMetallurgyChemistryMicrostructurePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lithium metal is a favorable anode material in all-solid Li-polymer batteries because of its high energy density. However, dendrite formation on lithium metal causes safety concerns. Here we obtain images of the Li-metal anode surface during cycling using in situ scanning electron microscopy. Constructing videos from the images enables us to monitor the failure mechanism of the battery. Our results show the formation of dendrites on the edge of the anode and isles of decomposed lithium bis(trifluoromethanesulfonyl)imide on the grain boundaries. Cycling at high rates results in the opening of the grain boundaries and depletion of lithium in the vicinity of the isles. We also observe changes in the surface morphology of the polymer close to the anode edge. Extrusion of lithium from these regions could be evidence of polymer reduction due to a local increase in temperature and thermal runaway assisting in dendrite formation.

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations98
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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