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Enregistrement W3008776935 · doi:10.1002/eem2.12073

A Mixed Ether Electrolyte for Lithium Metal Anode Protection in Working Lithium–Sulfur Batteries

2020· article· en· W3008776935 sur OpenAlexaff
Weijing Chen, Zhao Chang-xin, Bo‐Quan Li, Qi Jin, Xue‐Qiang Zhang, Tong‐Qi Yuan, Xitian Zhang, Zhehui Jin, Stefan Kaskel, Qiang Zhang

Notice bibliographique

RevueEnergy & environment materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrolyteAnodeMaterials scienceInorganic chemistryChemistryChemical engineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium‒sulfur (Li–S) battery is considered as a promising energy storage system to realize high energy density. Nevertheless, unstable lithium metal anode emerges as the bottleneck toward practical applications, especially with limited anode excess required in a working full cell. In this contribution, a mixed diisopropyl ether‐based (mixed‐DIPE) electrolyte was proposed to effectively protect lithium metal anode in Li–S batteries with sulfurized polyacrylonitrile (SPAN) cathodes. The mixed‐DIPE electrolyte improves the compatibility to lithium metal and suppresses the dissolution of lithium polysulfides, rendering significantly improved cycling stability. Concretely, Li | Cu half‐cells with the mixed‐DIPE electrolyte cycled stably for 120 cycles, which is nearly five times longer than that with routine carbonate‐based electrolyte. Moreover, the mixed‐DIPE electrolyte contributed to a doubled life span of 156 cycles at 0.5 C in Li | SPAN full cells with ultrathin 50 μm Li metal anodes compared with the routine electrolyte. This contribution affords an effective electrolyte formula for Li metal anode protection and is expected to propel the practical applications of high‐energy‐density Li‒S batteries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,165 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations109
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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