Antiperovskite Electrolytes for Solid-State Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Solid-state batteries have fascinated the research community over the past decade, largely due to their improved safety properties and potential for high-energy density. Searching for fast ion conductors with sufficient electrochemical and chemical stabilities is at the heart of solid-state battery research and applications. Recently, significant progress has been made in solid-state electrolyte development. Sulfide-, oxide-, and halide-based electrolytes have been able to achieve high ionic conductivities of more than 10 –3 S/cm at room temperature, which are comparable to liquid-based electrolytes. However, their stability toward Li metal anodes poses significant challenges for these electrolytes. The existence of non-Li cations that can be reduced by Li metal in these electrolytes hinders the application of Li anode and therefore poses an obstacle toward achieving high-energy density. The finding of antiperovskites as ionic conductors in recent years has demonstrated a new and exciting solution. These materials, mainly constructed from Li (or Na), O, and Cl (or Br), are lightweight and electrochemically stable toward metallic Li and possess promising ionic conductivity. Because of the structural flexibility and tunability, antiperovskite electrolytes are excellent candidates for solid-state battery applications, and researchers are still exploring the relationship between their structure and ion diffusion behavior. Herein, the recent progress of antiperovskites for solid-state batteries is reviewed, and the strategies to tune the ionic conductivity by structural manipulation are summarized. Major challenges and future directions are discussed to facilitate the development of antiperovskite-based solid-state batteries.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».