Lithium–Oxygen Batteries and Related Systems: Potential, Status, and Future
Notice bibliographique
Résumé
The goal of limiting global warming to 1.5 °C requires a drastic reduction in CO 2 emissions across many sectors of the world economy. Batteries are vital to this endeavor, whether used in electric vehicles, to store renewable electricity, or in aviation. Present lithium-ion technologies are preparing the public for this inevitable change, but their maximum theoretical specific capacity presents a limitation. Their high cost is another concern for commercial viability. Metal–air batteries have the highest theoretical energy density of all possible secondary battery technologies and could yield step changes in energy storage, if their practical difficulties could be overcome. The scope of this review is to provide an objective, comprehensive, and authoritative assessment of the intensive work invested in nonaqueous rechargeable metal–air batteries over the past few years, which identified the key problems and guides directions to solve them. We focus primarily on the challenges and outlook for Li–O 2 cells but include Na–O 2, K–O 2, and Mg–O 2 cells for comparison. Our review highlights the interdisciplinary nature of this field that involves a combination of materials chemistry, electrochemistry, computation, microscopy, spectroscopy, and surface science. The mechanisms of O 2 reduction and evolution are considered in the light of recent findings, along with developments in positive and negative electrodes, electrolytes, electrocatalysis on surfaces and in solution, and the degradative effect of singlet oxygen, which is typically formed in Li–O 2 cells.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».