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Enregistrement W3020994405 · doi:10.1149/1945-7111/ab8de0

A 3D Network Based on Poly(ε-caprolactone) Macromonomers as Polymer Electrolyte for Solid State Lithium Metal Batteries

2020· article· en· W3020994405 sur OpenAlexaff
Pierre-Michel Jalbert, Basile Commarieu, Jean‐Christophe Daigle, Jérôme P. Claverie, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacromonomerElectrolyteMaterials scienceLithium (medication)Ionic conductivityAcrylateChemical engineeringPolymerLithium iron phosphateCaprolactonePolymerizationPolymer chemistryLithium metalChemistryElectrochemistryMonomerComposite materialElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A commercial low molecular weight poly( ε -caprolactone) was chain-extended with acrylate moieties to create a macromonomer, which was then polymerized by radical reaction in the presence of different amounts of lithium bis(trifluoromethanesulfonyl)imide, LiTFSI, to obtain a 3D network Solid Polymer Electrolyte (SPE). The SPE with the largest ionic conductivity (24 μ S cm −1 at 50 °C) had a high transference number of 0.78 and could form a self-standing film. Lithium Iron Phosphate (LFP)/SPE/Li cells made with this SPE attained a specific capacity of 120 mA.h.g −1 . At 50 °C, the initial capacity declined by less than 15% after 150 cycles at 0.2 C. No evidence of degradation and dendrite growth was observed, indicating that the 3D network was stable. Thus, caprolactone-based 3D networks are promising materials for the fabrication of all solid-state batteries with high stability and cyclability, at near room temperature.

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 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 enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,698

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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