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Enregistrement W3021339634 · doi:10.1002/admi.202000164

Toward an All‐Ceramic Cathode–Electrolyte Interface with Low‐Temperature Pressed NASICON Li<sub>1.5</sub>Al<sub>0.5</sub>Ge<sub>1.5</sub>(PO<sub>4</sub>)<sub>3</sub> Electrolyte

2020· article· en· W3021339634 sur OpenAlexaff
Andrea Paolella, Wen Zhu, Giovanni Bertoni, Alexis Péréa, Hendrix Demers, Sylvio Savoie, Gabriel Girard, Nicolas Delaporte, Abdelbast Guerfi, Matthias Rumpel, Henning Lorrmann, George P. Demopoulos, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials Interfaces · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensMcGill UniversityHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceIonic conductivityElectrolyteCeramicSinteringCathodeFast ion conductorIonic bondingLithium (medication)Ionic liquidChemical engineeringInorganic chemistryAnalytical Chemistry (journal)Composite materialIonPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work shows, for the first time, the critical influence of pressure during the hot sintering stage on the ionic conductivity of the lithium super ionic conductor Li1.5Al0.5Ge1.5(PO4)3. A hot press method is developed to obtain high ionic conductivities at the significantly decreased densification temperature of only 650 °C by applying pressure (56 MPa). Considering the possible initiation of undesirable decomposition reactions when cathode materials are annealed at high temperature (typically ≥700 °C), the use of high pressure at 650 °C can significantly limit the formation of degradation by‐products. This study determines the criteria required to optimize the pressure and temperature parameters for enhancing the total ionic conductivity. Finally, this study reports an all solid‐state battery based on a LiFePO4 olivine cathode prepared at 650 °C showing very good Li‐intercalation/deintercalation performance. Good ionic interfacial contact is achieved without using polymer and liquid electrolyte.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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