Controlling Electrolyte Properties and Redox Reactions Using Solvation and Implications in Battery Functions: A Mini‐Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrolytes will play a central role in the development of next‐generation batteries with increased energy density and cycle life and reduced cost. While molecular designs can enable electrolytes with favorable properties like increased (electro)chemical stability, such properties can be manipulated additionally through the intermolecular interactions among species within the electrolyte. In this mini‐review, a number of intermolecular interactions in the electrolyte that can give rise to significant enhancement in battery functions are highlighted. The critical role of reactant and product solubility is shown in battery reactions, where increasing solubility can enable a dissolution–precipitation reaction pathway, decrease overpotential, and increase capacity. Through the intermolecular interactions among solvent, additives, and ions, the reactivity of electrolyte species can be altered significantly by either enhancing solvent (electro)chemical stability or facilitating water deprotonation in Li–O 2 reactions. It is shown that incorporating redox active species in the electrolyte can reduce the reaction overpotential and enhance cycle life. Moreover, intermolecular interactions that can increase the ionic conductivity and transference number of electrolytes are identified. Finally, future opportunities are highlighted to exploit these intermolecular interactions to gain unprecedented molecular control over the electrolyte and enable next‐generation batteries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».