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Enregistrement W4391663448 · doi:10.1149/ma2023-02653083mtgabs

Elastic Interfacial Layer Enabled the High-Temperature Performance of Lithium-Ion Batteries Via Utilization of Synthetic Fluorosulfate Additive

2023· article· en· W4391663448 sur OpenAlexaff
Hyeongyu Moon, Huibeom Nam, Min Pyeong Kim, Seung Geol Lee, Hyeongjun Kim, Min Ho Jeon, Yoon‐Sung Lee, Koeun Kim, Joong‐Hyun Chun, Sang Kyu Kwak, Sung You Hong, Nam‐Soon Choi

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLithium (medication)Materials scienceIonLayer (electronics)Chemical engineeringComposite materialChemistryOrganic chemistryEngineeringInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The key to producing high-energy Li-ion cells is ensuring the interfacial stability of Si-containing anodes and Ni-rich cathodes. Herein, 4-(allyloxy) phenyl fluorosulfate (APFS), a multi-functional electrolyte additive that forms a mechanical strain-adaptive solid electrolyte interphase (SEI) comprising LiF and polymeric species, and a thermally stable cathode–electrolyte interface containing S–O and S–F species. The radical copolymerization of vinylene carbonate (VC) with APFS via electrochemical initiation creates a spatially deformable polymeric SEI on the SiG-C (30 wt.% graphite + 70 wt.% SiC composite) anode, with large volume changes during cycling. Moreover, the APFS-promoted interfacial layers reduce Ni dissolution and deposition. Furthermore, APFS deactivates the Lewis acid PF5, thereby inhibiting hydrolyses that produce unwanted HF. These results indicate that the combined use of VC with APFS allows capacity retentions of 72.5% with a high capacity of 143.5 mAh g−1 in SiG-C/LiNi0.8Co0.1Mn0.1O2 full cells after 300 cycles at 45 °C.

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 seuil0,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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