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Enregistrement W3125599966 · doi:10.1149/1945-7111/abe089

Optimizing Cycling Conditions for Anode-Free Lithium Metal Cells

2021· article· en· W3125599966 sur OpenAlexafffund
A. J. Louli, Matt Coon, Matthew Genovese, Jack deGooyer, Ahmed Eldesoky, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnodeLithium (medication)Materials scienceCurrent densityElectrodeCyclingMetalVoltageAnalytical Chemistry (journal)OptoelectronicsChemistryElectrical engineeringPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimizing the performance of the lithium metal anode is required to enable the next generation of high energy density batteries. Anode-free lithium metal cells are particularly attractive as they facilitate the highest energy density cell architecture. In this work, we investigate the performance of anode-free cells cycled under different protocols. We demonstrate the impact of charge and discharge current density with three different cycling conditions: a symmetric charge-discharge, an asymmetric faster charge and an asymmetric slower charge. We show that the relative rate of charge vs discharge is more important than the absolute current densities, and that cycling with an asymmetric slower charge protocol is optimal in agreement with previous studies on cells with lithium metal anodes. We also examine the effect of depth of discharge and demonstrate how the lower voltage cut-off can be chosen to form a lithium reservoir in situ. We show that the capacity of the lithium reservoir significantly benefits lifetime for cells cycled with a limited depth of discharge. Finally, we develop a specialized intermittent high depth of discharge cycling protocol optimized for anode-free lithium metal cells.

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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,375

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations140
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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