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Enregistrement W4390690706 · doi:10.1149/1945-7111/ad1d25

Transition Metal Dissolution from Single Crystal Li[Ni<sub>1−x−y</sub>Mn<sub>x</sub>Co<sub>y</sub>]O<sub>2</sub> and Li[Ni<sub>1−x</sub>Mn<sub>x</sub>]O<sub>2</sub> Positive Electrodes Subjected to Aggresive Conditions

2024· article· en· W4390690706 sur OpenAlexaff
Ben Zhong Tang, Ning Zhang, Ethan D. Alter, Ahmed Eldesoky, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraphiteTransition metalDissolutionNickelAnalytical Chemistry (journal)Single crystalMaterials scienceElectrodeCobaltCrystal (programming language)Inorganic chemistryCrystallographyChemistryMetallurgyPhysical chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transition metal dissolution from the positive electrode of Li-ion cells with subsequent deposition on the graphite negative electrode can contribute to the failure of Li-ion cells. The transition metal dissolution from various single crystal Li[Ni1−x−yMnxCoy]O2 and Li[Ni1−xMnx]O2 grades and subsequent depostion on the graphite negative electrode is quantified using scanning micro X-ray fluorescence spectroscopy. Graphite negative electrodes were extracted from Li[Ni1−x−yMnxCoy]O2/graphite (NMC/graphite) and Li[Ni1−xMnx]O2/graphite (NM/graphite) pouch cells after aggressive charge-discharge or storage protocols at 70 °C. In all cases, less than 1 μg cm−2 of transition metals were found on the graphite electrode. Most importantly, the amount of transition metals on the negative electrode was the least for Li[Ni0.6Mn0.4]O2 (NM64), a medium nickel, cobalt-free material, compared to other NMC grades like NMC532, NMC622 and NMC811. Since Li-ion cells with NMC532, NMC622 and NMC811 have demonstrated excellent cycle and calendar life, one can expect that the lifetime of single crystal NM64 cells will not to be affected significantly by transition metal deposition.

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 enseignants0,002
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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