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Enregistrement W3041130903 · doi:10.1149/1945-7111/aba36a

A Study of Vinylene Carbonate and Prop-1-ene-1,3 Sultone Electrolyte Additives Using Polycrystalline Li[Ni<sub>0.6</sub>Mn<sub>0.2</sub>Co<sub>0.2</sub>]O<sub>2</sub> in Positive/Positive Symmetric Cells

2020· article· en· W3041130903 sur OpenAlexaff
Yulong Liu, Ines Hamam, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteElectrodeDiethyl carbonateChemistryOpen-circuit voltageCrystalliteAnalytical Chemistry (journal)CarbonateVoltageMaterials scienceEthylene carbonateElectrical engineeringChromatographyCrystallographyPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vinylene carbonate (VC) and prop-1-ene-1,3 sultone (PES) have been reported to have beneficial effects on both negative and positive electrodes of Li-ion cells. To simplify evaluation of these two additives with LiNi0.6Mn0.2Co0.2O2 (NMC622), positive/positive symmetric cells were used to exclude the influence from any negative electrode. The compatibility of electrolytes containing 2%VC or 2%PES with NMC622 in 1M LiPF6 EC:DEC (v/v 1:2) electrolyte was evaluated by multiple voltage hold periods at 55 °C to accelerate the capacity fade. EIS spectra showed 2%PES is superior for impedance control compared to 2%VC. dV/dQ vs V fitting results showed that active mass loss is worse at high voltage than low voltage regardless of electrolyte used. Cross-sectional SEM images showed more microcracking of NMC622 particles at high voltage than at low voltage, which was more severe at the end of testing than at the beginning of testing. Symmetric cell storage at 0 V (ca. 3.8 V vs Li/Li+) and 0 °C showed a significant increase in cell impedance for cells stored after the end of testing and a moderate impedance increase for cells stored at the beginning of testing suggesting the accumulation of deleterious reaction products in the cells during testing.

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)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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