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Enregistrement W4386867041 · doi:10.1149/ma2023-016995mtgabs

Flash Point of Gel-Polymer Electrolytes: Effect of the Molecular Interaction between Nitrile (HNBR) and Carbonyl (PC)

2023· article· en· W4386867041 sur OpenAlexaff
Caroline St‐Antoine, David Lepage, Gabrielle Foran, Arnaud Prébé, David Aymé‐Perrot, Dominic Rochefort, Mickaël Dollé

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlammabilityFlash pointElectrolyteMaterials sciencePolymerChemical engineeringNitrileIonic conductivityPolymer chemistryComposite materialOrganic chemistryChemistryPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gel-polymer electrolytes are receiving increasing attention as they compromise between a good ionic conductivity (10 -3 S/cm) [1, 2] and good safety features. The solvent trapped into the polymeric matrix increases the ionic conductivity while the polymeric matrix enhances safety due to its mechanical strength repressing dendrite growth [3, 4]. Gel polymer electrolytes are almost universally presumed to be less flammable than current commercialize battery (organic liquid electrolyte) [5, 6]. However, there is no universal test to compare the flammability of a liquid and the flammability of a gel. Our work focuses on the flash point measurement of gel-polymer electrolytes. The flash point temperature is a standardized test and is one of the top experiments to measure flammability [7]. The Flash point temperature is well studied for liquid electrolytes [7, 8] but had never been conducted for gel-polymers. We developed a method to analyze the flash point of gel-polymer electrolytes by pairing the closed-cup flash point tester with a thermal imaging camera. This new apparatus was used it to analyze a promising system: HNBR with different grade of nitrile doped with PC. The goal is to find the relation between the flash point and the nitrile contains in the polymeric matrices. Our research sheds light on the effect of molecular interactions between the nitrile of HNBR and the carbonyl of PC on the flammability of the overall gel-polymer electrolyte with FT-IR. The study has also been conducted adding a lithium salt (LiTFSI) to be representative of real battery application. Agrawal, R.C. and G.P. Pandey, Solid polymer electrolytes: materials designing and all-solid-state battery applications: an overview. J. Phys. D: Appl. Phys., 2008. 41 (22): p. 223001-223019. Cheng, X., et al., Gel Polymer Electrolytes for Electrochemical Energy Storage. Advanced Energy Materials, 2018. 8 (7). Hassouna, J. and B. Scrosati, Review—Advances in Anode and Electrolyte Materials for the Progress of Lithium-Ion and beyond Lithium-Ion Batteries. Journal of The Electrochemical Society, 2015. 162 p. A2582-A2588. Ren, W., et al., Advanced gel polymer electrolytes for safe and durable lithium metal batteries: Challenges, strategies, and perspectives. Energy Storage Materials, 2021. 34 : p. 515-535. Castillo, J., et al., Safe, Flexible, and High-Performing Gel-Polymer Electrolyte for Rechargeable Lithium Metal Batteries. Chemistry of Materials, 2021. 33 (22): p. 8812-8821. Li, Q., et al., Progress in electrolytes for rechargeable Li-based batteries and beyond. Green Energy & Environment, 2016. 1 (1): p. 18-42. Liu, X.S. and Z.Y. Liu, Research Progress on Flash Point Prediction. Journal of Chemical and Engineering Data, 2010. 55 (9): p. 2943-2950. Catoire, L., S. Paulmier, and V. Naudet, Experimental determination and estimation of closed cup flash points of mixtures of flammable solvents. Process Safety Progress, 2006. 25 (1): p. 33-39.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,403

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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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