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Enregistrement W4225913179 · doi:10.5539/jmsr.v11n1p59

Dopamine-Derived Graphite-Like Hard Carbon Materials for High-Performance Li+ Ions Storage

2022· article· en· W4225913179 sur OpenAlexvenueno aff
Xianfa Rao, Baobao Li, Lei Kuang, Yitao Lou, Lixia Zhang, Longhai Weng, Longxing Chen, Xuanbo Shi, Shengwen Zhong, Bao Liu, Li Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceAnodeGraphiteCarbonizationLithium (medication)Carbon fibersChemical engineeringInert gasIonLithium-ion batteryInertFaraday efficiencyBattery (electricity)Energy storageElectrodeComposite materialComposite numberOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphite anode material is easily powdered under large currents, resulting in a short circuit inside the battery, causing serious safety hazards. Therefore, it is necessary to study a negative electrode material, increase the diffusion channel of lithium ions, increase the layer spacing, reduce the transmission distance, effectively weaken the lithium-ion deposition, and improve the cycle life. A novel organic hard carbon material was prepared by calcining dopamine hydrochloride (DA) at three temperatures. Under the inert atmosphere of 950 °C, the material is fully carbonized, the lattice spacing is 0.367 nm, and it has good lithium-ion transmission activity. After assembling into a battery, after 2000 charge-discharge tests at a high rate of 10C, the charging specific capacity is still 103.3mAh g-1, and the CE remains 101.4%. Dopamine hard carbon anode materials exhibit excellent specific capacity and cycle properties, providing new ideas to support the rapid charging and discharging of hard carbon anode materials.

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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