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Enregistrement W4285397407 · doi:10.1149/ma2022-017623mtgabs

(Invited) Nanotechnology for Industrial Electrochemical Energy Storage

2022· article· en· W4285397407 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEnergy storageElectrochemical energy storageNanotechnologySustainabilityFossil fuelElectrochemical energy conversionFuel cellsComputer scienceProcess engineeringEngineeringSupercapacitorPower (physics)Electrical engineeringMaterials scienceWaste managementChemistryElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 CO 2 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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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