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Enregistrement W3024472263 · doi:10.1149/ma2020-014556mtgabs

Impact of Water on the Properties of Litfsi-Acetonitrile Superconcentrated Electrolytes

2020· article· en· W3024472263 sur OpenAlexaff
Simon Généreux, Valérie Gariépy, Dominic Rochefort

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteAcetonitrileElectrochemistrySolventSolvationLithium (medication)Salt (chemistry)ChemistryElectrochemical windowMaterials scienceInorganic chemistryChemical engineeringIonic conductivityOrganic chemistryElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superconcentrated electrolytes are a new class of electrolyte that is of interest to the scientific community for battery applications. These electrolytes consist of an amount of salt greater than the amount of solvent, while remaining liquid. It is currently accepted that the reduction of the solvation sphere under these conditions results in a greater electrochemical stability of the solvent and a higher Li+ transport number. These properties are widely used in the literature For instance, superconcentrated electrolytes employing acetonitrile as the solvent have been applied in lithium metal batteries while acetonitrile with moderate salt concentration decomposes on lithium. Despite the attractiveness of the field to these electrolytes, their properties are still poorly understood, and the methods of analysis used vary between different studies. There is no standard protocol for their use and it becomes difficult to establish correlations between different studies. Our goal is to establish the required methods to standardize the methodology and fill the gaps in the field. To do so, we firstly studied superconcentrated electrolytes based on LiTFSI and acetonitrile. The approach taken highlights the factors that have a significant impact on the properties of electrolytes. One of these factors is the water content. The results demonstrate that the presence of water in the solutions has a limited impact on the physical properties of viscosity and density of the mixtures as long at the concentration remains at and below 1000 ppm. The water content has a significant impact on the electrochemical window of stability of the electrolyte, reducing it to less than 2 V at 1000 ppm. The solvating structure of superconcentrated electrolytes is also studied via the electrochemistry of the Ferrocene/Ferrocenium couple to probe the impact of the electrolyte properties on electron transfer reactions. These results highlight the importance of structure and composition in the development of superconcentrated electrolytes.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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