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Enregistrement W3206158769 · doi:10.1149/1945-7111/ac2f06

Enhanced Stable and High Voltage of Li/SOCl <sub>2</sub> Battery Catalyzed by FePc Particulates Fixed on Activated Carbon Substrates

2021· article· en· W3206158769 sur OpenAlexaff
Zhanwei Xu, Hao Yan, Kai Yao, Kang Li, Jiayin Li, Keren Jiang, Zhi Li

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisElectrolyteCathodeCarbon fibersBattery (electricity)Activated carbonChemical engineeringMaterials scienceThionyl chlorideChemistryInorganic chemistryElectrodeChlorideComposite materialOrganic chemistryPhysical chemistryAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient catalysts for the reduction reaction of SOCl 2 are desired for lithium/thionyl chloride batteries with high and stable voltage. In this work, iron phthalocyanine particulates fixed on activated carbon substrates (FePc/AC) are synthesized by an in situ solid approach under the temperatures lower than 300 °C. U–T curves, the value distance to the average U, dU/dT via mathematical differentiation and numerical analysis were employed to investigate to the catalytic reduction of SOCl 2 systematically. The U–T curve of the battery containing the FePc/AC displays almost perfect rectangle profile. The average voltage of the battery contains the FePc/AC is 3.00 V, 0.21 V higher than that without the catalysts. After discharge, the surface of the carbon cathode containing FePc/AC displays a well-constructed loose morphology composed of LiCl nanoparticles around 100 nm in diameter. The inside of carbon cathode shows a dense morphology with a mount of nano holes around 50 nm, indicating that the formed LiCl permeates into the interior of the carbon cathode, attributing to that the FePc/AC nanocomposite catalysts facilitate the reduction of SOCl 2 , leading the formation loose LiCl film in nano scale for electrolyte SOCl 2 and the formed LiCl diffusion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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