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Enregistrement W4226134815 · doi:10.1021/acs.jpcc.1c09785

Mixing, Domains, and Fast Li-Ion Dynamics in Ternary Li–Sb–Bi Battery Anode Alloys

2022· article· en· W4226134815 sur OpenAlexafffund
W. Peter Kalisvaart, Madhusudan Chaudhary, Amit Bhattacharya, Vladimir K. Michaelis, Jillian M. Buriak

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMaterials scienceTernary operationBismuthAnalytical Chemistry (journal)AlloyAntimonyIonCrystallographyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both antimony and bismuth can alloy with up to three molar equivalents of lithium and are therefore attractive candidates for replacing graphite in Li-ion battery anodes. Li 3 Sb and Li 3 Bi have the same cubic structure ( Fm 3̅ m ), but the ternary Li–Sb–Bi system has not been studied. We synthesized Li 3 (Sb x Bi 1– x ) with different Sb mole fractions at room temperature by ball milling. These ternary alloys all have cubic crystal structures, as determined by X-ray diffraction (XRD), but show a tendency toward phase segregation for x = 0.25 and 0.50. For x = 0.25, the lattice parameter presents a clear positive deviation from Vegard’s law in XRD, while for x = 0.50, XRD reveals two phases after milling, with the Bi-rich minority phase diminishing after thermal annealing. Solid-state nuclear magnetic resonance spectroscopy provides evidence for a Sb-enriched environment around the Li atoms for Li 3 Sb 0.25 Bi 0.75, and nuclear spin–lattice relaxation measurements of the binary and ternary alloy phases point to low activation energies and rapid Li-ion diffusion in Li 3 Bi.

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 seuil0,004

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 GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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