Rechargeable Zinc–Air versus Lithium–Air Battery: from Fundamental Promises Toward Technological Potentials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As battery technologies that can potentially increase the energy density and expand application scenarios of the lithium‐ion batteries, rechargeable metal‒air batteries have attracted extensive research interests. Among a variety types of metal anodes investigated, zinc (Zn)‒air and lithium (Li)‒air batteries hold best prospects for real‐world applications and attract the most scientific community interests. It has been more than 10 years since Cho et al. first compared Li–air and Zn–air batteries, during which great progress has been made. In this review, these two representative metal‒air battery technologies are compared in view of the most recent progresses and improvements in the last decade, especially efforts that push these technologies toward real world applications. It starts with the fundamentals of Zn–air and Li–air batteries, and discusses the progress made in electrolyte design, anode protection, and cathode catalysts development. It ends with an evaluation of the current research state along with an overall future perspective. Such a comprehensive comparison of typical non‐aqueous and aqueous battery systems with a focus on practical application criteria would be a timely review of metal‒air battery development in the last decade, which shed light for fundamental and applied research, eventually leading to real‐world application.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».