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Enregistrement W4376224447 · doi:10.1002/cssc.202300399

Hexavalent Ions Insertion in Garnet Li<sub>7</sub>La<sub>3</sub>Zr<sub>2</sub>O<sub>12</sub> Toward a Low Temperature Densification Reaction

2023· article· en· W4376224447 sur OpenAlexafffund
Daniele Campanella, Wen Zhu, Gabriel Girard, Sylvio Savoie, Shirin Kaboli, Zimin Feng, Abdelbast Guerfi, Martina Romio, Palanivel Molaiyan, Daniel Bélanger, Andrea Paolella

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesMitacsHydro-QuébecConcordia UniversityPolytechnique Montréal
Mots-clésMaterials scienceIonic conductivityLithium (medication)ElectrolyteSinteringHot pressingElectrochemistryIonConductivityFabricationFast ion conductorChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyElectrodePhysical chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nowadays, solid electrolytes are considered the main alternative to conventional liquid electrolytes in lithium batteries. The fabrication of these materials is however limited by the strict synthesis conditions, requiring high temperatures which can negatively impact the final performances. Here, it is shown that a modification of garnet‐based Li7La3Zr2O12 (LLZO) and the incorporation of tellurium can accelerate the synthesis process by lowering the formation temperature of cubic LLZO at temperatures below 700 °C. Optimized synthesis at 750 °C showed a decrease in particle size and cell parameter for samples with higher amounts of Te and the evaluation of electrochemical performances reported for LLZO Te0.25 a value of ionic conductivity of 5,15×10−5 S cm−1 after hot‐pressing at 700 °C, two orders of magnitude higher than commercial Al‐LLZO undergoing the same working conditions, and the highest value at this densification temperature. Partial segregation of Te‐rich phases occurs for high‐temperature densification. Our study shows the advantages of Te insertion on the sintering process of LLZO garnet and demonstrates the achievement of highly conductive LLZO with a low‐temperature treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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