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Enregistrement W4295837258 · doi:10.1149/1945-7111/ac91ac

Improved Li-Ion Cell Construction and Usage Scheme for Achieving Operation Beyond End-of-Life

2022· article· en· W4295837258 sur OpenAlexaff
C. P. Aiken, Tina Taskovic, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Battery (electricity)Lithium (medication)Software deploymentCapacity lossVoltageRenewable energyDepth of dischargeFossil fuelCharge cycleLithium-ion batteryEnergy storageComputer scienceElectrical engineeringScheme (mathematics)ElectrodeReliability engineeringEngineeringAutomotive batteryChemistryPower (physics)Waste managementPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries will contribute to the energy storage needs that will enable the widespread implementation of renewable energy alternatives to fossil fuels. Here the role of cell lifetime in achieving sufficient battery deployment to satisfy these needs is discussed in the context of battery manufacturing limitations and the necessity of developing cells with lifetimes beyond those found in contemporary cells. A cell design, and usage scheme reliant on this design, that demonstrates vastly improved lifetime capability is presented, including usage beyond traditional definitions of end-of-life. Specifically, Li[Ni0.5Mn0.3Co0.2]O2//graphite cells, a technology that is neither exotic nor innovative, can be built to operate to a low charge voltage limit (3.8 V) and hence contain excess positive electrode capacity. Charging to low voltage naturally reduces the rate of capacity loss and the excess positive electrode capacity functions as a lithium reservoir that can be accessed to counteract capacity loss, both of which combine to yield an incredible lifetime. Specifically, the use of the positive electrode lithium reservoir projects to extend high temperature lifetime at 70 °C by an additional factor of between 1.5 and 10 compared to the lifetime achieved by conventional cycling without accessing this reservoir.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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