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Enregistrement W4392133980 · doi:10.23977/jeeem.2024.070102

Performance Study of Lithium-Sulfur Batteries Based on Sulfur Cathode Thickness

2024· article· en· W4392133980 sur OpenAlexvenueno aff
Chunai Dai, Tingting Hu

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrotechnology Electrical Engineering and Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfurCathodeLithium–sulfur batteryLithium (medication)Materials scienceChemistryMetallurgyPsychologyElectrochemistryElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the deepening of energy structure transformation, new energy sources such as photovoltaics and wind power are important means to achieve carbon neutrality in the future. In order to solve the instability problem of their use, research on electrochemical energy storage systems has become a key aspect. In addition, lithium-ion batteries play an important role in electronic devices, but their lower theoretical specific capacity makes it difficult to meet the needs of large electronic devices. Lithium-sulfur batteries have a theoretical specific energy density (2600 Wh•kg<sup>-1</sup>) and theoretical specific capacity (1675 mAh•g<sup>-1</sup>) several times higher than lithium-ion batteries, and they have abundant elemental sulfur reserves and low prices. Therefore, lithium-sulfur batteries are very promising energy storage devices. The positive electrode material has an important impact on the performance of lithium-sulfur batteries and has been widely studied. This article investigates the effect of different sulfur cathode thicknesses on the performance of lithium-sulfur batteries.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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