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Enregistrement W4317622233 · doi:10.31635/renewables.022.202200007

Reviving Low-Temperature Performance of Lithium Batteries by Emerging Electrolyte Systems

2023· article· en· W4317622233 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRenewables · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteBattery (electricity)Lithium (medication)SolvationComputer scienceNanotechnologyMaterials scienceEngineering physicsChemistryIonThermodynamicsEngineeringPhysicsPower (physics)Physical chemistryMedicineElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open AccessRenewablesREVIEWS14 Jan 2023Reviving Low-Temperature Performance of Lithium Batteries by Emerging Electrolyte Systems Tingzhou Yang, Yun Zheng, Yizhou Liu, Dan Luo, Aiping Yu and Zhongwei Chen Tingzhou Yang Google Scholar More articles by this author , Yun Zheng Google Scholar More articles by this author , Yizhou Liu Google Scholar More articles by this author , Dan Luo Google Scholar More articles by this author , Aiping Yu Google Scholar More articles by this author and Zhongwei Chen Google Scholar More articles by this author https://doi.org/10.31635/renewables.022.202200007 SectionsAboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack Citations ShareFacebookTwitterLinked InEmail Although lithium batteries have been successfully commercialized in the past two decades, they are particularly sensitive to ultra-low temperatures. Most of battery’s capacity and power will be lost in sub-zero temperatures, mainly due to the increased electrolyte viscosity, insufficient ionic conduction, slow charge-transfer kinetics, and reduced ion diffusing constant. In this review, we sorted out the critical factors leading to the poor low-temperature performance of electrolytes, and the comprehensive research progress of emerging electrolyte systems for the ultra-low temperature lithium battery is classified and highlighted. We further provide a systematic summary of the advanced characterization and computational simulation for low-temperature electrolyte systems to guide researchers in screening the low-temperature electrolytes, monitoring solvation/de-solvation behavior, and investigating reaction mechanisms. Besides their fundamental significance, our review may also forge a new opportunity and prospects in the effective design of electrolytes for the ultra-low temperature application of energy storage devices. Download figure Download PowerPoint Previous article FiguresReferencesRelatedDetails Issue AssignmentNot Yet Assigned Copyright & Permissions© 2023 Chinese Chemical Society Downloaded 1 times PDF downloadLoading ...

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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)0,000
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,185 · 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