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Enregistrement W3045630345 · doi:10.1149/1945-7111/abaa1b

Studies of the SEI layers in Li(Ni<sub>0.5</sub>Mn<sub>0.3</sub>Co<sub>0.2</sub>)O<sub>2</sub>/Artificial Graphite Cells after Formation and after Cycling

2020· article· en· W3045630345 sur OpenAlexaff
A. S. Keefe, Rochelle Weber, Ian G. Hill, 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-clésElectrolyteX-ray photoelectron spectroscopyDielectric spectroscopyLithium (medication)ElectrochemistryElectrodeAnalytical Chemistry (journal)ChemistryGraphiteMaterials scienceChemical engineeringPhysical chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Li(Ni0.5Mn0.3Co0.2)O2/artificial graphite cells containing different electrolyte additives were studied using electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) after formation and after long-term charge-discharge cycling. Positive and negative electrodes were examined separately in symmetric cells to study the solid electrolyte interphase (SEI) at each electrode. EIS measurements were taken vs temperature, and activation energies (Ea) related to Li+ transport through the SEI were calculated. After cycling, Ea differed depending on electrolyte additive, electrode type, and cycling voltage limits. Charge transfer resistance was also compared after formation and cycling and did not always correlate with Ea trends, suggesting that multiple factors influence SEI properties. XPS was used to study the chemical composition and thickness of the SEI. Electrolyte additives affected the quantity of inorganic materials in the SEI, and more inorganic material appeared to correlate with lower Ea values. Cells containing lithium difluorophosphate electrolyte additive had the best lifetime of the cells studied in this work. These cells also showed the lowest SEI activation energy values, lowest charge transfer resistance, and most inorganic SEI composition after cycling.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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