Greener Rechargeable Lithium-Ion Batteries Using Plasma Processes at Atmospheric Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Numerous efforts have been made to develop new thin films by using atmospheric pressure plasma process. Complex materials such as nanocomposite thin films [1.2], biodegradable coatings [3] and advanced chemical treatments on complex surfaces [4] have for example been studied. Recently, we reported the use of an atmospheric pressure dielectric barrier discharge (DBD) to strongly modify the interfacial properties in lithium-ion batteries [5]. This work focuses on the chemical functionalization of composite electrodes used for aqueous electrolyte rechargeable batteries (ARLB). In this presentation, the physicochemical properties of the coating and electrochemical performance of such electrodes are investigated. Plasma-deposited coatings were then characterized by SEM-EDX, FTIR and XPS. The electrical analysis indicates that the discharge remains stable during the process. This suggests that the substrate slightly affect the physical regime of the gaseous discharge. The SEM analysis of the plasma-treated electrode suggests a homogeneous surface treatment over a wide area. From the FTIR analysis, different chemical groups were highlighted. Finally, the electrochemical performance of such electrodes was also investigated in a battery operation. Preliminary explanation of the fundamental mechanisms allowing the operation of the battery and ions diffusion through the plasma layer is attempted. [1] J. Profili et al., Plasma Processes and Polymers, volume13, issue10, October 2016, 981-989 [2] P. Brunet et al., Plasma Processes and Polymers, volume 14, issue12, December 2017, 1700049 [3] M. Laurent et al., Plasma Processes and Polymers, volume 13, issue7, July 2016, 711-721 [4] S. Asadollahi et al., Materials 2019, 12(2), 219 [5] J. Profili et al., ACS Sustainable Chemistry & Engineering 8 (12), 4728-4733
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».