PEO based polymer-ceramic hybrid solid electrolytes: a review
Notice bibliographique
Résumé
Compared with traditional lead-acid batteries, nickel-cadmium batteries and nickel-hydrogen batteries, lithium-ion batteries (LIBs) are much more environmentally friendly and much higher energy density. Besides, LIBs own the characteristics of no memory effect, high charging and discharging rate, long cycle life and high energy conversion rate. Therefore, LIBs have been widely considered as the most promising power source for mobile devices. Commonly used LIBs contain carbonate based liquid electrolytes. Such electrolytes own high ionic conductivity and excellent wetting ability. However, the use of highly flammable and volatile organic solvents in them may lead to problems like leakage, thermo runaway and parasitic interface reactions, which limit their application. Solid polymer electrolytes (SPEs) can solve these problems, while they also bring new challenges such as poor interfacial contact with electrodes and low ionic conductivity at room temperature. Many approaches have been tried to solve these problems. This article is divided into three parts to introduce polyethylene oxide (PEO) based polymer-ceramic hybrid solid electrolyte, which is one of the most efficient way to improve the performance of SPEs. The first part focuses on polymer-lithium salt (LiX) matrices, including their ionic conduction mechanism and impact factors for their ionic conductivity. In the second part, the influence of both active and passive ceramic fillers on SPEs are reviewed. In the third part, composite SPEs' preparation methods, including solvent casting and thermocompression, are introduced and compared. Finally, we propose five key points on how to make composite SPEs with high ionic conductivity for reference.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».