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Enregistrement W3101692678 · doi:10.1149/1945-7111/abc8c4

Safety of Lithium-Ion Cells and Batteries at Different States-of-Charge

2020· article· en· W3101692678 sur OpenAlexaff
Tapesh Joshi, Saad Azam, Carlos F. Lopez, Steven Kinyon, Judith A. Jeevarajan

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery (electricity)Lithium (medication)State of chargeIonEnergy densityCathodeVoltageElectrical impedanceMaterials sciencePower (physics)Nuclear engineeringAutomotive engineeringChemistryElectrical engineeringEngineering physicsEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion cells and batteries pose safety risks along with their favorable characteristics such as high energy and power densities. The numerous differences in chemistries and form-factors along with poor manufacturing quality in some cases, can lead to unpredictable field failures with this battery chemistry. The safety of lithium-ion cells and batteries at various states of charge (SOC) has not been studied comprehensively in the past and the goal of this study was to determine if the result of off-nominal conditions would vary with SOC. The study includes cells and batteries of different form factors, cathode chemistries, and capacities. The off-nominal conditions that the cells were exposed to were high-temperature and low impedance external short. In addition to this, voltage stability for the cells and batteries at various SOC was studied for a period of 9 months. The results demonstrate the differences in the level of safety for the cells and batteries at different SOC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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