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Enregistrement W3015452587 · doi:10.1021/acs.chemrev.9b00427

Garnet-Type Solid-State Electrolytes: Materials, Interfaces, and Batteries

2020· review· en· W3015452587 sur OpenAlexaff
Chengwei Wang, Kun Fu, Sanoop Palakkathodi Kammampata, Dennis W. McOwen, Alfred Junio Samson, Lei Zhang, Gregory T. Hitz, Adelaide M. Nolan, Eric D. Wachsman, Yifei Mo, Venkataraman Thangadurai, Liangbing Hu

Notice bibliographique

RevueChemical Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyAdvanced Research Projects Agency - Energy
Mots-clésChemistryElectrolyteSolid-stateFast ion conductorNanotechnologyChemical engineeringPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-state batteries with desirable advantages, including high-energy density, wide temperature tolerance, and fewer safety-concerns, have been considered as a promising energy storage technology to replace organic liquid electrolyte-dominated Li-ion batteries. Solid-state electrolytes (SSEs) as the most critical component in solid-state batteries largely lead the future battery development. Among different types of solid-state electrolytes, garnet-type Li 7 La 3 Zr 2 O 12 (LLZO) solid-state electrolytes have particularly high ionic conductivity (10 –3 to 10 –4 S/cm) and good chemical stability against Li metal, offering a great opportunity for solid-state Li-metal batteries. Since the discovery of garnet-type LLZO in 2007, there has been an increasing interest in the development of garnet-type solid-state electrolytes and all solid-state batteries. Garnet-type electrolyte has been considered one of the most promising and important solid-state electrolytes for batteries with potential benefits in energy density, electrochemical stability, high temperature stability, and safety. In this Review, we will survey recent development of garnet-type LLZO electrolytes with discussions of experimental studies and theoretical results in parallel, LLZO electrolyte synthesis strategies and modifications, stability of garnet solid electrolytes/electrodes, emerging nanostructure designs, degradation mechanisms and mitigations, and battery architectures and integrations. We will also provide a target-oriented research overview of garnet-type LLZO electrolyte and its application in various types of solid-state battery concepts (e.g., Li-ion, Li–S, and Li–air), and we will show opportunities and perspectives as guides for future development of solid electrolytes and solid-state 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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 174
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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