Thin, Highly Ionic Conductive, and Mechanically Robust Frame‐Based Solid Electrolyte Membrane for All‐Solid‐State Li Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A thin but robust solid electrolyte layer is crucial for realizing the theoretical energy density of all‐solid‐state batteries (ASSBs) beyond state‐of‐the‐art Li‐ion batteries (LIBs). This study proposes a simple but practical strategy for fabricating thin solid electrolyte membranes using 5‐µm perforated polyethylene separators with 35% open areas as the supporting component, which ensures mechanical robustness for commercial‐level cell assembly. The thickness of this frame‐based solid electrolyte (f‐SE) membrane can be reduced to ≈45 µm, even after coating the Li6PS5Cl (LPSCl) solid electrolyte composite. Despite a slightly lower ionic conductivity compared to that of thick LPSCl pellets, the f‐SE membranes show high conductance and low overpotential in Li||Li symmetric cells. Their incorporation into LiNi0.7Co0.15Mn0.15O2 full cells increases the reversible capacity and rate capability compared to those of cells with conventional LPSCl pellets. The f‐SE membrane cells exhibit excellent cycling stability over 250 cycles, while maintaining high‐capacity retention and Coulombic efficiency. Notably, the f‐SE membranes significantly increase the energy density of ASSBs (314 Wh kg−1), exceeding the values reported for sulfide‐based cells. These results highlight the crucial role of f‐SE membranes in improving the mechanical properties and energy density of ASSBs, thereby contributing to the development of next‐generation Li battery technologies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».