Growth Mechanism of Micro/Nano Metal Dendrites and Cumulative Strategies for Countering Its Impacts in Metal Ion Batteries: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Metal-ion batteries are capable of delivering high energy density with a longer lifespan. However, they are subject to several issues limiting their utilization. One critical impediment is the budding and extension of solid protuberances on the anodic surface, which hinders the cell functionalities. These protuberances expand continuously during the cyclic processes, extending through the separator sheath and leading to electrical shorting. The progression of a protrusion relies on a number of in situ and ex situ factors that can be evaluated theoretically through modeling or via laboratory experimentation. However, it is essential to identify the dynamics and mechanism of protrusion outgrowth. This review article explores recent advances in alleviating metal dendrites in battery systems, specifically alkali metals. In detail, we address the challenges associated with battery breakdown, including the underlying mechanism of dendrite generation and swelling. We discuss the feasible solutions to mitigate the dendrites, as well as their pros and cons, highlighting future research directions. It is of great importance to analyze dendrite suppression within a pragmatic framework with synergy in order to discover a unique solution to ensure the viability of present (Li) and future-generation batteries (Na and K) for commercial use.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».