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Enregistrement W4285398729 · doi:10.1149/ma2022-017667mtgabs

Li Host Carbon Materials As the Negative Electrode for a Li-Metal Battery – Mechanistic and Practical Assessment

2022· article· en· W4285398729 sur OpenAlexaff
Bing‐Xin Zhou, Baizeng Fang, Ivan Stoševski, Arman Bonakdarpour, David P. Wilkinson

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithium (medication)AnodeMaterials scienceCarbon fibersDeposition (geology)ElectrodeFOIL methodBattery (electricity)Chemical engineeringNanotechnologyChemistryComposite numberComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lithium metal anode is highly valued in the development of high-energy density storage devices owing to its high specific capacity. However, the growth of lithium dendrites and high-volume expansion during the charging process creates significant issues for commercial application. To regulate the lithium deposition behavior various methods have been proposed among which carbon-based materials are being widely investigated because of their unique advantages including high conductivity, along with the material availability and ease of operation. However, current literature on lithium deposition in carbonaceous hosts have contradictory conclusions and further investigation is needed1–4. Herein, pure hollow core-carbon spheres (PHCCSs), deposited on copper foil (PHCCS@Cu), are used to study the lithium deposition behavior with respect to this type of structure. It is demonstrated that lithium shows some initial and limited intercalation into the PHCCSs and then plates on its external walls and the top-surface of the hollow core carbon structures during the charging process. Figure 1 shows initial lithium insertion followed by lithium deposition with a greater amount of charging. A possible mechanism of lithium deposition inside the PHCCSs is discussed from the aspect of lithium-ion transport and lithium deposition site preference. The application potential of PHCCSs from the point of view of lithium metal volumetric capacity (VC) are also discussed. References G. Zheng et al., Nat. Nanotechnol., 9, 618–623 (2014) http://dx.doi.org/10.1038/nnano.2014.152. D. Lin et al., Nat. Nanotechnol., 11 (2016). K. Yan et al., Nat. Energy, 1, 16010 (2016). W. Ye et al., Adv. Energy Mater., 10, 1–10 (2020). Figure 1

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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