A priori evaluation of the printability of water-based anode dispersions in inkjet printing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inkjet printing represents a disruptive additive manufacturing technology that has emerged as an innovative approach to generate customized lithium-ion batteries by tailored dispersions. However, electrode dispersions cause a complex non-Newtonian behavior which hampers the processability. This paper demonstrates a novel procedure for an a priori evaluation of the printability of aqueous graphite dispersions. Therefore, dispersions with a varying active material content were prepared and the printability was examined through a characterization of the drop formation and the drop deposition behavior. While the drop formation was observed by in-situ monitoring, the drop deposition was analyzed in ex-situ test setups. The rheological properties were systematically determined to calculate nondimensional numbers that describe the dispensing behavior. Consequently, their capability to predict the stability of the drop formation was evaluated. The results revealed that a graphite dispersion with a content of 2 m% allowed for a stable drop formation. No splashing occurred on the substrate during the drop deposition and sufficient wetting can be assumed due to a contact angle of below 90 $$^\circ$$ ∘ . Conclusions were drawn to further enhance the active material content. Due to the universality of the proposed approach, it is expected to be applicable to different dispersion systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».