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Enregistrement W4224868005 · doi:10.1149/1945-7111/ac6a15

Suite of High-Throughput Experiments for Screening Solid Electrolytes for Li Batteries

2022· article· en· W4224868005 sur OpenAlexafffund
Antranik Jonderian, Ethan Anderson, Rui Peng, Pengfei Xu, Shipeng Jia, Victor Cozea, Eric McCalla

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectrolyteContext (archaeology)Ionic conductivityElectrochemical windowThroughputFast ion conductorMaterials scienceBattery (electricity)Lithium (medication)NanotechnologyElectrochemistryComputer scienceElectrodeChemistryTelecommunicationsPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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