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Enregistrement W4383340723 · doi:10.1016/j.jiec.2023.07.004

Tri-functionalized electrolyte additive as an interfacial stabilizer for lithium metal anodes

2023· article· en· W4383340723 sur OpenAlexfundno aff
Ye Jin Jeon, Subin Lee, Kicheol Kim, Jeong Ae Yoon, Taeeun Yim

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial and Engineering Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of EducationCHEO Research Institute
Mots-clésElectrolyteElectrochemistryLithium (medication)AnodeMetalChemistryAcetalInorganic chemistryImideIonic conductivityLithium metalChemical engineeringMaterials sciencePolymer chemistryElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Li metal has received noticeable interest as a post-anode material, however, many critical hurdles remain in its application in conventional batteries. Herein, we have designed and prepared an additive, the AF, that is functionalized by three individual functional groups: vinyl-, bis(fluorosulfonyl)imide-, and acetal functional groups. The AF-additive promotes forming solid-electrolyte interphase (SEI) layers at the Li metal interface via electrochemical reduction at a higher potential than that found in the carbonate-based electrolyte, which is predominately composed of inorganic species, such as lithium fluoride, rather than polycarbonate. The ionic conductivity of the electrolyte with the AF-additive is well retained even when the amount of AF-additive is increased because the acetal functional group may form acetal–Li + complexes, which encourages Li + migration. The AF-additive controlled electrolyte offers improved cycling retention in the both Li/Li symmetric cell and Li/NCM cell because the AF-additive not only effectively suppresses electrolyte decomposition at the interface of Li metal but also inhibits the formation of Li dendrites based on enhanced Li metal stability.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,574

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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