Advanced Material Engineering to Tailor Nucleation and Growth towards Uniform Deposition for Anode‐Less Lithium Metal Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Anode-less lithium metal batteries (ALMBs), whether employing liquid or solid electrolytes, have significant advantages such as lowered costs and increased energy density over lithium metal batteries (LMBs). Among many issues, dendrite growth and non-uniform plating which results in poor coulombic efficiency are the key issues that viciously decrease the longevity of the ALMBs. As a result, lowering the nucleation barrier and facilitating lithium growth towards uniform plating is even more critical in ALMBs. While extensive reviews have focused to describe strategies to achieve high performance in LMBs and ALMBs, this review focuses on strategies designed to directly facilitate nucleation and growth of dendrite-free ALMBs. The review begins with a discussion of the primary components of ALMBs, followed by a brief theoretical analysis of the nucleation and growth mechanism for ALMBs. The review then emphasizes key examples for each strategy in order to highlight the mechanisms and rationale that facilitate lithium plating. By comparing the structure and mechanisms of key materials, the review discusses their benefits and drawbacks. Finally, major trends and key findings are summarized, as well as an outlook on the scientific and economic gaps in ALMBs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».