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Enregistrement W4383894029 · doi:10.1149/1945-7111/ace65c

Surprising Dependence of the Exfoliation of Graphite During Formation on Electrolyte Composition

2023· article· en· W4383894029 sur OpenAlexaff
Ning Zhang, Ahmed Eldesoky, Reid Dressler, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthylene carbonateIntercalation (chemistry)ElectrolyteDimethyl carbonateGraphiteCarbonateExfoliation jointFaraday efficiencyInorganic chemistryLithium (medication)SolventChemistryChemical engineeringMaterials scienceDiethyl carbonateElectrodeOrganic chemistryNanotechnologyMethanolGraphene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graphite is the most used lithium intercalation host for the negative electrode of the lithium-ion battery. Extensive research has been carried out to achieve high Coulombic Efficiency (CE) and long cycle life for the graphite anode. Here, LFP/graphite (graphite from Vendor 1) cells that undergo formation at 40 °C with either 1.2 M LiPF6 dissolved in ethylene carbonate:dimethyl carbonate (EC:DMC), or ethylene carbonate:ethylmethyl carbonate (EC:EMC) have excellent first cycle efficiency (FCE). However, when the formation is done at 20 °C, EC:EMC and ethylene carbonate:diethyl carbonate (EC:DEC) cells show much reduced FCE while EC:DMC cells retain high FCE. We prove by a variety of experiments that the reduced FCE is caused by solvent co-intercalation. We explore the impact of temperature, different graphites, electrolyte additives, and varied salt content on this effect. We show that basic additives, such as vinylene carbonate, are sufficient to eliminate the co-intercalation. With a well-designed electrolyte system containing additives, graphites that show co-intercalation in the absence of additives perform equivalently or better than graphites that do not show co-intercalation in the absence of additives.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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