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Enregistrement W4367369253 · doi:10.1002/smll.202301904

High Cathode Loading and Low‐Temperature Operating Garnet‐Based All‐Solid‐State Lithium Batteries – Material/Process/Architecture Optimization and Understanding of Cell Failure

2023· article· en· W4367369253 sur OpenAlexafffund
Hirotoshi Yamada, Tomoko Ito, Tatsuya Nakamura, Raman Bekarevich, Kazutaka Mitsuishi, Sanoop Palakkathodi Kammampata, Venkataraman Thangadurai

Notice bibliographique

RevueSmall · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAdvanced Low Carbon Technology Research and Development ProgramJapan Science and Technology AgencyNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceMultiphysicsCathodeLithium (medication)SinteringElectrolyteBattery (electricity)Composite materialChemical engineeringElectrodeElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract All‐solid‐state lithium batteries (ASSLBs) are prepared using garnet‐type solid electrolytes by quick liquid phase sintering (Q‐LPS) without applying high pressure during the sintering. The cathode layers are quickly sintered with a heating rate of 50–100 K min −1 and a dwell time of 10 min. The battery performance is dramatically improved by simultaneously optimizing materials, processes, and architectures, and the initial discharge capacity of the cell with a LiCoO 2 ‐loading of 8.1 mg reaches 1 mAh cm −2 and 130 mAh g −1 at 25 °C. The all‐solid‐state cell exhibits capacity at a reduced temperature (10 °C) or a relatively high rate (0.1 C) compared to the previous reports. The Q‐LPS would be suitable for large‐scale manufacturing of ASSLBs. The multiphysics analyses indicate that the internal stress reaches 1 GPa during charge/discharge, which would induce several mechanical failures of the cells: broken electron networks, broken ion networks, separation of interfaces, and delamination of layers. The experimental results also support these failures.

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 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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,879

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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