Suite of High-Throughput Experiments for Screening Solid Electrolytes for Li Batteries
Notice bibliographique
Résumé
All-solid lithium batteries are an important technology to achieve safer batteries with potentially longer life. Efforts over the past decade have generated a vast list of candidate solid electrolytes. High-throughput methods have already been useful in this context, but studies have been limited to room temperature ionic conductivities. Although a high ionic conductivity is necessary, this single property is insufficient to ensure function in a solid battery. Herein, a suite of high-throughput methods is introduced where 64 samples are synthesized simultaneously. Herein, we demonstrate for the first time the high-throughput capability of obtaining: (1) ionic conductivities at and above room temperature to extract activation energies, (2) electronic conductivities to evaluate the risk of dendrite growth within the electrolytes, (3) electrochemical stability window, and (4) chemical stability against lithium. Importantly, the stability window is obtained by testing the electrolyte in a composite electrode with conductive carbon, thereby avoiding the overestimations of stability that are rampant in the literature. Each method was validated using two reference materials chosen as they show high contrast for all properties. The results systematically show excellent reproducibility and good agreement with the literature. This suite of techniques provides meaningful properties necessary to evaluate candidate solid electrolytes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».