High Performance Lithium Metal Anode with a Nanolayer of LiZn Alloy for All‐Solid‐State Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All‐solid‐state batteries (ASSB) require stable and safe lithium (Li) metal anode, which needs surface preparation to increase lithium diffusion and impede the formation of dendrites. In this work, the formation of a thin LiZn layer on lithium metal using sputter deposition is reported. This method was selected due to the absence of solvents and by‐products generated during the modification, for its rapidity and because the formation of the alloy is performed in a clean and controlled atmosphere. Zinc has been chosen for its low cost and high Li+ ion diffusion coefficient of the corresponding LiZn alloy that is 1000 times higher than Li. Different parameters for the Zn deposition were investigated such as the distance between the Zn target and Li foil, the effect of substrate tilt and the direct current applied to the target. Electrochemical performance of LiFePO4/solid polymer electrolyte/Li ASSB demonstrated the superiority of the LiZn anodes and the clear influence of deposition parameters on the durability and performance at high C‐rates. Scanning electron microscopy images of the cross‐sectional view of LFP/SPE/Li stackings extracted from pouch cells after cycling showed an evident migration of Zn into the bulk Li metal anode as well as the formation of AlZn nanoparticles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».