Corelative Imaging of Battery Heterogeneities: Ionic Transport, Electronic Structure and Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Deeper understanding of the heterogeneities, an intrinsic characteristic in batteries, including ionic transport, and chemical and electronic structures at interface and bulk of active materials and its dependence on other components in a battery is crucial for developing better performance batteries, especially for electric transportation purposes. Element specific X-ray absorption near-edge structures (XANES) spectroscopy, explores detailed information on the local chemistry and electronic states of the absorbing atom which makes it an excellent tool to understand chemical bonding, electronic structure, and surface and bulk chemistry difference in batteries. XANES with nano-focused X-ray beam (STXM) and surface sensitive field-imaging X-PEEM can collect chemical imaging of high chemical sensitivity with good spatial resolutions. In this talk I will show nanoscale chemical imaging studies of battery materials by STXM and X-PEEM at CLS. The emphasis is imaging inhomogeneity under “normal” or abusive conditions in a commercial like electrode with preserved interface structure. The studies show that the battery heterogeneity is an interplay of local environment, morphology and facet orientation of electrode active materials. Such novel characterization tools shall lead new insights on battery engineering toward a better battery with high performance, long service life and high safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».