MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285497489 · doi:10.1149/ma2022-012412mtgabs

(Invited) Engineered Electrode Materials Via Dry Processing

2022· article· en· W4285497489 sur OpenAlexaff
M. N. Obrovac

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceParticle (ecology)NanoparticlePorosityGraphiteAnodeNanotechnologyCathodeCeramicCoatingParticle sizeChemical engineeringBattery (electricity)Composite materialElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dry bulk processing methods can offer surprising control of particle shape, size, internal composition, and surface morphology. Mechanofusion is a method that can be used to smooth, spheronize, coat, and embed particles [1–4]. Dry particle microgranulation (DPMG) is a newly developed mechanofusion method in which ~50 μm speres are added to the process as "templating" media [5]. Here it will be shown that DPMG and new applications of mechanofusion offer unprecedented control in particle shape, internal porosity, and internal composition variation, enabling the creation of never before possible highly engineered particles, including: consolidating submicron particles into dense and uniform ~10 μm particles that are spherical or tetrahedral in shape spontaneous formation of core/shell particles from a mixture of submicron particles with different compositions creating spherical graphite particles from fine flake graphite embedding nanoparticles within the core of ~10 μm host particles applying fused dense oxide particle coatings smoothing the surface of polycrystalline particles to lower their surface area Such methods can produce no waste and operate at 100 % yields, greatly reducing environmental impact and cost compared to other commercial particle production methods. This offers tremendous opportunity for creating sustainable advanced battery materials. Examples of new cathode and anode materials synthesized by these methods and opportunities for new materials will be discussed. References [1] L. Zheng, T.D. Hatchard, M.N. Obrovac, A high-quality mechanofusion coating for enhancing lithium-ion battery cathode material performance, MRS Commun. 9 (2019) 245–250. doi:10.1557/mrc.2018.209. [2] Y. Cao, T.D. Hatchard, R.A. Dunlap, M.N. Obrovac, Mechanofusion-derived Si-alloy/graphite composite electrode materials for Li-ion batteries, J. Mater. Chem. A. 7 (2019) 8335–8343. doi:10.1039/C9TA00132H. [3] L. Zheng, C. Wei, M.D.L. Garayt, J. MacInnis, M.N. Obrovac, Spherically Smooth Cathode Particles by Mechanofusion Processing, J. Electrochem. Soc. 166 (2019) A2924–A2927. doi:10.1149/2.0681913jes. [4] Y. Liu, M. Charlton, J. Wang, J.C. Bennett, M.N. Obrovac, Si 85 Fe 15 O x Alloy Anode Materials with High Thermal Stability for Lithium Ion Batteries, J. Electrochem. Soc. 168 (2021) 110521. doi:10.1149/1945-7111/ac3163. [5] M.N. Obrovac, L. Zheng, M.D.L. Garayt, Engineered Particle Synthesis by Dry Particle Microgranulation, Cell Reports Phys. Sci. 1 (2020) 100063. doi:10.1016/j.xcrp.2020.100063.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueECS Meeting AbstractsMême sujetRecycling and Waste Management TechniquesTravaux en français237 207