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Enregistrement W4390917919 · doi:10.1021/acsaem.3c02748

Pioneering Combinatorial Investigation to Unlock the Potential of Lithium Borosilicate Glasses as Solid Electrolytes

2024· article· en· W4390917919 sur OpenAlexafffund
Antranik Jonderian, Sarish Rehman, Malcolm Card Gormley, Shipeng Jia, Sang Bok, Giyun Kwon, Eric McCalla

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSamsung Advanced Institute of Technology
Mots-clésBorosilicate glassIonic conductivityLithium (medication)Electrochemical windowElectrolyteMaterials scienceElectrochemistryFast ion conductorIonic bondingConductivitySolubilityChemical engineeringAnodeGlass transitionNanotechnologyIonChemistryElectrodePhysical chemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of solid-state electrolytes for lithium-ion batteries (LIBs) focuses on enhancing the safety, lifetime, and energy density. Lithium borosilicate glass ceramics (LBS) have garnered interest due to their electrochemical stability and deformability. However, achieving highly ionic conductive glasses requires fully glassy LBS compositions at high lithium contents and this remains a challenge. To date, only a handful of Li–B–Si–O compositions have been studied as prospective solid electrolytes. Herein, we developed the combinatorial synthesis of glasses by the melt-quench method. We adapted our high-throughput techniques to be able to obtain XRD, ionic conductivity, electronic conductivity, and the electrochemical stability window on these glasses. Furthermore, we designed a high-throughput softness measuring system with exceptional precision for effective determination of deformability and this test demonstrates excellent correlation with the glass transition temperature (a measurement that cannot be performed in high-throughput). Our investigations explored the influence of composition in over 360 different combinations of Li–B–Si–X–O where X are substituents from a list of 55 elements. Low level substitution (1%) was found to increase the solubility of Li in the glasses which in turn dramatically increased the deformability and gave a moderate improvement in ionic conductivity. In addition, our study unveiled that substitutions have an impact on the electrochemical stability window with the Zn-substituted glass demonstrating a greater anodic stability limit compared to the unsubstituted LBS electrolyte. Overall, this study provides valuable insights into lithium borosilicate composition–property relations. Extending combinatorial techniques to the study of glassy solid electrolytes opens up many avenues for accelerated design of this class of materials.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,746

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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