(Digital Presentation) Surface Modifications of Cathodes By Coating: A Step Towards Improving the Electrochemical Performance of Lithium Ion Batteries (LIBs)
Notice bibliographique
Résumé
Lithium-ion batteries (LIBs) have been widely utilized as power sources for mobile devices. Recently, their use has been expanded to large-scale applications such as electric vehicles (EVs) and energy storage systems (ESSs). These batteries have dominated the energy industry due to their unmatchable properties that include a high energy density, a compact design, and an ability to meet a number of required performance characteristics in comparison to other rechargeable systems. Two vital parameters for LIBs are their stable and safe operation. Since, the cathode serves as a central component of LIBs, the overall cell performance is significantly affected by the chemical and physical properties of the cathode. Cathodes tend to react with the electrolytes and, hence, undergo surface modifications accompanied by degradation. These side-reactions result in an erosion of battery performance and rate capability, thereby causing a reduced battery life and power capacity. Surface coating is the most simple, economical and effective method to protect the cathode surface from degradation and detrimental interfacial reactions with the electrolyte. For the present investigation, a variety of coatings have been used to coat cathode surface. The aim is to explore the effect of these coatings on the physicochemical characteristics as well as electrochemical and thermal properties of spinel cathode using characterization techniques like scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), x-ray diffraction (XRD) and differential thermal analysis (DTA)/ thermogravimetric analysis (TGA).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,205 | 0,075 |
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 ».