Enhanced Nucleation of LiCl during Lithium Battery Discharging with Carbon Nanotubes Supported Nitrogen-Rich Manganese Phthalocyanine Catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Large-size LiCl particles deposited on the carbon cathode of lithium thionyl chloride battery during discharge are mainly limited by the sluggish kinetics, decreasing the voltage platform and service life. In this work, the carbon nanotubes supported nano-sized nitrogen-rich manganese phthalocyanine composites (MnTAP/CNTs) were prepared by in situ solid phase synthesis as catalysts. The effect of reaction kinetics of the battery with/without catalysts on nucleation process of LiCl particles is investigated. After discharge, the surface of the carbon cathode with MnTAP/CNTs displays LiCl particles approximately 200 nm, which is only a fifth of the size without catalysts. Moreover, a large number of nano LiCl particles appear inside compared to the catalyst free. The fast reaction kinetics of SOCl 2 with MnTAP/CNTs is favorable for the nucleation of LiCl particles. Meanwhile, the electrolyte resistance, the surface film resistance and the charge transfer resistance of the battery are reduced to approximately 57%, and the discharge time and voltage platform are 15.6 min and 0.2 V higher than that without catalysts.
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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 ».