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Enregistrement W4283169822 · doi:10.3389/fenrg.2022.862551

Review: High-Entropy Materials for Lithium-Ion Battery Electrodes

2022· article· en· W4283169822 sur OpenAlexafffund
James Sturman, Elena A. Baranova, Yaser Abu‐Lebdeh

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentNatural Resources Canada
Mots-clésAnodeBattery (electricity)Materials scienceElectrolyteElectrodeCathodeNanotechnologyLithium-ion batteryElectrochemistryEnergy densityEnergy storageElectronicsEngineering physicsElectrical engineeringPower (physics)EngineeringChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lithium-ion battery is a type of rechargeable power source with applications in portable electronics and electric vehicles. There is a thrust in the industry to increase the capacity of electrode materials and hence the energy density of the battery. The high-entropy (HE) concept is one strategy that may allow for the compositional variability needed to design new materials for next-generation batteries. Inspired by HE-alloys, HE-oxides are an emerging class of multicomponent ceramics with promising electrochemical properties. This review will focus on the application of these materials to the development of new battery electrodes with insight into the materials’ structure/property relationship and battery performance. We highlight recent results on HE-oxides for the cathode and anode. In addition, we discuss some emerging results on HE-solid electrolytes and HE-alloy anodes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,007

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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