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Enregistrement W3108363628 · doi:10.3390/batteries6040059

Evaluation of the Stability of Carbon Conductor in the Cathode of Aqueous Rechargeable Lithium Batteries against Overcharging

2020· article· en· W3108363628 sur OpenAlexafffund
The Nam Long Doan, Tuan K.A. Hoang, Sameh M.I. Saad, P. Chen

Notice bibliographique

RevueBatteries · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCarbon blackCathodeMaterials scienceCarbon fibersBattery (electricity)Lithium (medication)ElectrochemistryChemical engineeringGraphitePolyvinylidene fluorideAqueous solutionLithium iron phosphateComposite materialPolymerComposite numberChemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three major components in a cathode of aqueous rechargeable lithium batteries are the active material, the polymer binder, and the carbon conductive additive. The stability of each component in the battery is the key to long service life. To evaluate the stability of the carbon component, we introduce here a quick and direct testing method. LiMn2O4 is chosen as a typical active material for the preparation of the cathode, with polyvinylidene fluoride (PVdF), and a commercial carbon, which is chosen among Acetylene black, superP, superP-Li, Ketjen black 1, Ketjen black 2, Graphite, KS-6, splintered glassy carbon, and splintered spherical carbon. This method reveals the correlation between the electrochemical stability of a carbon and its physical and structural properties. This helps researchers choose the right carbon component for a Li-ion cathode if they want the battery to be robust, especially at near full state of charge.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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