Lithium dendrites in all‐solid‐state batteries: From formation to suppression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All‐solid‐state lithium (Li) metal batteries combine high power density with robust security, making them one of the strong competitors for the next generation of battery technology. By replacing the flammable and volatile electrolytes commonly found in traditional Li‐ion batteries (LIBs) with noncombustible solid‐state electrolytes (SSEs), we have the potential to fundamentally enhance safety measures. Concurrently, SSE would be capable of fitting high specific capacity (3860 mAh g −1 ) metal Li and is expected to break through the upper limit of mass‐energy density (350 Wh kg −1 ) of existing LIBs system. Nevertheless, the growth of Li dendrites on the negative side or the nucleation of Li inside SSEs may give rise to battery short circuits, which is the primary factor limiting the application of Li metal. Recognizing this, the focus of this review is to provide a perspective for experimentalists and theorists who closely monitor various surface/interface and microstructure phenomena to understand Li dendrites. The strategies to reveal the complicated deposition mechanism and to control the dendrite growth of metal Li in solid‐state batteries, as well as the advanced characterization methods of metal Li, provide suggestions for the practical research of solid‐state Li metal batteries.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».