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Enregistrement W4389878149 · doi:10.1021/acsaem.3c02040

Critical Investigation of Metal–Organic-Frameworks to Improve the Silicon Anode of Lithium-Ion Batteries

2023· article· en· W4389878149 sur OpenAlexafffund
James Sturman, Mohamed S.E. Houache, Walace D. do Pim, Elena A. Baranova, Muralee Murugesu, Yaser Abu‐Lebdeh

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and Development
Mots-clésAnodeLithium metalLithium (medication)SiliconMaterials scienceMetal-organic frameworkNanotechnologyIonMetalNanoarchitectures for lithium-ion batteriesInorganic chemistryEngineering physicsOptoelectronicsChemistryMetallurgyElectrodeEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The poor capacity retention of the silicon (Si) anode has hindered its widespread use in lithium-ion batteries. Metal–organic-frameworks (MOF) may offer the structural and functional tunability needed to alleviate some of the longstanding problems associated with silicon pulverization. Herein, MOF-74 (Co-based) and MOF-199 (Cu-based) were implemented in different design configurations for high-Si loading electrodes. Multilayer sandwich configurations provided a modest improvement in capacity retention. However, greatest improvements in capacity retention were observed when the MOF was in situ synthesized onto the silicon surface (Si@MOF) and subsequently pyrolyzed. The best performing high-loading 0.5Si@MOF-c sample delivered a high capacity of 1000 mAh/g and retained 60% capacity after 100 cycles, surpassing a standard silicon-graphite composite.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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