Designing Positive/Positive and Negative/Negative Symmetric Cells with Electrodes Operating in the Same Potential Ranges as Electrodes in a Full Li-Ion Cell
Notice bibliographique
Résumé
This work shows how to design and build positive/positive (+/+) and negative/negative (−/−) symmetric cells with electrodes operating in the same potential ranges (vs Li/Li + ) as those in a full Li-ion cell. When this is achieved, better understanding of full cell degradation can be obtained. This method uses only coin cells that are ubiquitous in lithium-ion cell research instead of novel electrochemical devices that are more or less unique to specific research groups and are difficult to access. Using this method, the capacity retention and impedance growth of single crystal LiNi 0.5 Mn 0.3 Co 0.2 O 2 (SC532)/artificial graphite full coin cells were shown to lie between those of the +/+ and −/− symmetric cells, regardless of electrolyte additive and surface coating. Among all the cells, the +/+ cells have the worst capacity retention and highest impedance growth. Simultaneously cycled full coin cells and symmetric cells demonstrate the beneficial effect of “cross-talk” between the SC532 and the graphite electrodes to lower full cell impedance growth. Additionally, symmetric cell results show that 2% of vinylene carbonate (VC) increases the negative impedance more than 1% of lithium diflurophosphate (LFO), and that 1%LFO is also a better additive than VC to inhibit positive electrode impedance growth with coating.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».