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Enregistrement W3025286971 · doi:10.1149/ma2020-014562mtgabs

Challenges of Nanoscale Characterisation of Litihum-Based Energy Materials

2020· article· en· W3025286971 sur OpenAlexaff
Frédéric Voisard, Nicolas Brodusch, Michel L. Trudeau, Karim Zaghib, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectron and X-Ray Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensHydro-QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithium (medication)Electron energy loss spectroscopyScanning transmission electron microscopyMaterials scienceBattery (electricity)Field emission gunK-edgeEnergy-dispersive X-ray spectroscopyTransmission electron microscopyNanotechnologyFocused ion beamSpectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Scanning electron microscopeOptoelectronicsChemistryOpticsIonAbsorption spectroscopyPower (physics)Composite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electric energy revolution is driven by battery technology. New chemistries and control systems enables the widespread use of portable electric devices, such as phones, computers, power tools and automobiles. The upward trend in battery performance relies on continuous research[1]. Scanning transmission electron microscopy (STEM) is a commonly used tool for nano-scale characterisation, as it allows for imaging as well as elemental and chemical analysis, when combined with energy dispersive spectroscopy (EDS) and electron energy loss spectroscopy (EELS)[2], [3]. EELS is a particularly useful technique, as the near-edge structure of the ionization edges often give chemical bonding information. However, the high energy electron beam used in STEM can damage materials[4]. This is especially problematic in the field of battery research. Low-Z elements such as lithium, carbon and oxygen, are particularly susceptible to knock-on damage[4]. Since these elements are common in lithium-ion batteries, understanding how the beam affects materials is critical to the analysis of the materials. Commercially pure chemical compounds (LiF, LiCl, Li2CO3), acquired from MilliporeSigma, are exposed to the microscope beam, under condition favorable for EELS analysis of the Lithium K-edge. An EELS spectrometer is used to serially acquire energy loss spectra of the materials. These time-sensing series show how the near edge structure of lithium evolve as the material is damaged by the beam. In this work, the abherrent effects of the electron microscope on lithium samples is made evident. [1] J. B. Goodenough and K.-S. Park, “The Li-Ion Rechargeable Battery: A Perspective,” Journal of the American Chemical Society, vol. 135, no. 4, pp. 1167–1176, Jan. 2013. [2] D. B. Williams, Transmission electron microscopy: a textbook for materials science, 2nd ed. New York: Springer, 2008. [3] J. I. Goldstein et al., Scanning Electron Microscopy and X-Ray Microanalysis a Text for Biologists, Materials Scientists, and Geologists. Boston, MA: Springer US, 1992. [4] R. F. Egerton, “Mechanisms of radiation damage in beam-sensitive specimens, for TEM accelerating voltages between 10 and 300 kV,” Microsc. Res. Tech., vol. 75, no. 11, pp. 1550–1556, Nov. 2012. Figure 1

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · 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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