(Invited) Nanotechnology for Industrial Electrochemical Energy Storage
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials are expected to play important roles in the realization of our future society, expected to contribute to the realization of a sustainable society through ensuring smart materials to enable sustainability of water, air, and materials; and energy materials and devices to enable renewable energy production and energy saving. These have enormous industrial/commercial ramifications. Our society needs to mitigate or ideally reverse global climate change caused by anthropogenetic CO2 emissions resulting from our fossil-fuel-fed society. Electrification, which encourages and enables a circular society is an important part of the solution. It leads to urgent needs for new nanotechnologies and nanomaterials for improved solar cells, batteries, electrolyzers, and the fuel cell components that are needed to support a hydrogen economy. As a prime example, Li-ion batteries, for which the Nobel Prize was awarded in 2019, are the most popular rechargeable batteries today and have become the main power source not only for everyday needs such as portable electronic devices but also for larger-scale applications that will become indispensable society in the very near future. Although enormous effort has been devoted to improving the electrochemical performance of a large number of Li-based materials, today’s rechargeable batteries have energy densities that remain below theoretical values, and still have far-from-optimal longevity and safety. None of the current rechargeable batteries can meet all the challenging requirements for our energy-storage needs, so the race is on to develop next-generation Li-based systems that encapsulate the desired characteristics of high energy density, low cost, and improved safety. Success in this arena would have tremendous impact on a wide range of technologies ranging from EVs (land and marine), to drones, airplanes, robots, and grid-scale energy storage. The use of nanotechnology─which has progressed tremendously and continues to establish new ground─is vital to address the significant challenges that next-generation batteries present. These materials challenges remain whether the batteries operate on the basis of typical intercalation chemistry or conversion chemistry. Some of these challenges -as will be covered in this presentation - lie in the development of (a) nanomaterials that can withstand significant volume changes and bond rearrangements during conversion redox reactions, (b) nanocoatings that form protective layers on either the positive or negative electrode to stabilize the electrode–electrolyte interface at either high or low voltage, and (c) nanotechnologies to engineer solid–solid interfaces in all-solid-state batteries. Nanotechnology enables materials scientists to bring novel functions to all battery components that cannot be achieved by conventional approaches. This topic will be the central focus of this presentation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,043 |
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 ».