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Enregistrement W4389306316 · doi:10.1016/j.mrl.2023.11.002

Multinuclear MR and MRI study of lithium-ion cells using a variable field magnet and a fixed frequency RF probe

2023· article· en· W4389306316 sur OpenAlexafffund
Andrés Ramírez Aguilera, Florea Marica, Kevin J. Sanders, Md Al Raihan, C. Adam Dyker, Gillian R. Goward, Bruce J. Balcom

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMagnetLithium (medication)IonMaterials scienceNuclear magnetic resonanceMagnetic fieldBattery (electricity)AnodeMagnetic resonance imagingElectrodePhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An exploratory multinuclear magnetic resonance (MR) and magnetic resonance imaging (MRI) study was performed on lithium-ion battery cells with 7Li, 19F, and 1H measurements. A variable field superconducting magnet with a fixed frequency parallel-plate radiofrequency (RF) probe was employed in the study. The magnetic field was changed to set the resonance frequency of each nucleus to the fixed RF probe frequency of 33.7 MHz. Two cartridge-like lithium-ion cells, with graphite anodes and LiNi0.5Mn0.3Co0.2O2 (NMC) cathodes, were interrogated. One cell was pristine, and one was charged to a cell voltage of 4.2 V. The results presented demonstrate the great potential of the variable field magnet approach in multinuclear measurement of lithium-ion batteries. These methods open the door for developing faster and simpler methods for detecting, quantifying, and interpreting MR and MRI data from lithium-ion and other batteries.

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 enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,823

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,221
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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