MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037731593 · doi:10.1149/1945-7111/aba00e

A Low-Cost Instrument for Dry Particle Fusion Coating of Advanced Electrode Material Particles at the Laboratory Scale

2020· article· en· W3037731593 sur OpenAlexaff
Chenxi Geng, S. Trussler, Michel B. Johnson, Nafiseh Zaker, Benjamin Scott, Gianluigi A. Botton, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcMaster UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoatingParticle (ecology)Materials scienceFusionParticle sizeLithium (medication)ElectrodeParticle-size distributionComposite materialChemical engineeringChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface coating is an approach used to improve capacity retention of electrode materials for lithium-ion batteries. Dry particle fusion is a relatively new approach for applying coatings on particles. In this work, we introduce a low-cost dry particle fusion instrument that was constructed in house. The operation and performance of the machine is demonstrated by dry particle fusion coating of alumina on Ni(OH)2 and alumina and LiFePO4 on LiNi0.8Co0.15Al0.05O2, respectively. The hammer temperature vs time during dry particle fusion is used to monitor the process. Particle size distribution results demonstrate that the original core particles are not fractured by the coating process. SEM images show the morphology of particles before and after dry particle fusion coating and cross-sectional SEM/EDS images show the uniformity of the coating. Coin cell testing results show that dry particle fusion with suitable coating materials, at the laboratory scale using this instrument, is effective in improving capacity retention.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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

Explorer davantage

Même revueJournal of The Electrochemical SocietyMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207