Fast Ion Transport in Li‐Rich Alloy Anode for High‐Energy‐Density All Solid‐State Lithium Metal Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All‐solid‐state Li batteries (ASSLBs) with solid‐polymer electrolytes are considered promising battery systems to achieve improved safety and high energy density. However, Li dendrite formation at the Li anode under high charging current density/capacity has limited their development. To tackle the issue, Li‐metal alloying has been proposed as an alternative strategy to suppress Li dendrite growth in ASSLBs. One drawback of alloying is the relatively lower operating cell voltages, which will inevitably lower energy density compared to cells with pure Li anode. Herein, a Li‐rich Li13In3 alloy electrode (LiRLIA) is proposed, where the Li13In3 alloy scaffold guides Li nucleation and hinders Li dendrite formation. Meanwhile, the free Li can recover Li's potential and facilitate fast charge transfer kinetics to realize high‐energy‐density ASSLBs. Benefitting from the stronger adsorption energy and lower diffusion energy barrier of Li on a Li13In3 substrate, Li prefers to deposit in the 3D Li13In3 scaffold selectively. Therefore, the Li–Li symmetric cell constructed with LiRLIA can operate at a high current density/capacity of 5 mA cm−2/5 mAh cm−2 for almost 1000 h.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».