MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4303446393 · doi:10.1016/j.cej.2022.139608

A 98.2% energy efficiency Li-O2 battery using a LaNi-0.5Co0.5O3 perovskite cathode with extremely fast oxygen reduction and evolution kinetics

2022· article· en· W4303446393 sur OpenAlexaff
Qianyuan Qiu, Zheng‐Ze Pan, Penghui Yao, Jiashu Yuan, Chun Xia, Yicheng Zhao, Yongdan Li

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilKemian tekniikan korkeakoulu, Aalto-yliopistoAalto-YliopistoAcademy of Finland
Mots-clésOverpotentialCathodeElectrolyteBattery (electricity)Perovskite (structure)OxygenMaterials scienceChemical engineeringLithium (medication)Oxygen evolutionChemistryElectrodeThermodynamicsPhysical chemistryElectrochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rechargeable lithium-oxygen (Li-O2) batteries have been regarded as a promising energy storage device, but its practical use is impeded by its low energy efficiency. Herein, a bi-functional catalytic perovskite LaNi0.5Co0.5O3 (LNCO) is employed as the cathode of an efficient Li-O2 battery with a molten nitrate salt electrolyte at 160 °C. It displays a stable low charge–discharge overpotential 50 mV with a high energy efficiency (EE) 98.2 % at 0.1 mA cm−2 for over 100 cycles. The excellent performance is attributed to the extremely fast oxygen reduction and evolution kinetics on the surface of LNCO. The discharge product is Li2O with a porous and fluffy morphology which facilitates the transfer of oxygen and other intermediate species. It is noted that Li2O as a discharge product enables a theoretical specific energy density of 5200 Wh kg−1, which is superior to the Li2O2 as product giving 3500 Wh kg−1 for those ambient temperature Li-O2 batteries.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemical Engineering JournalMême sujetAdvanced Battery Materials and TechnologiesTravaux en français237 207