Mechanisms of the Accelerated Li<sup>+</sup> Conduction in MOF‐Based Solid‐State Polymer Electrolytes for All‐Solid‐State Lithium Metal Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid polymer electrolytes (SPEs) for lithium metal batteries have garnered considerable interests owing to their low cost, flexibility, lightweight, and favorable interfacial compatibility with battery electrodes. Their soft mechanical nature compared to solid inorganic electrolytes give them a large advantage to be used in low pressure solid‐state lithium metal batteries, which can avoid the cost and weight of the pressure cages. However, the application of SPEs is hindered by their relatively low ionic conductivity. In addressing this limitation, enormous efforts are devoted to the experimental investigation and theoretical calculations/simulation of new polymer classes. Recently, metal–organic frameworks (MOFs) have been shown to be effective in enhancing ion transport in SPEs. However, the mechanisms in enhancing Li + conductivity have rarely been systematically and comprehensively analyzed. Therefore, this review provides an in‐depth summary of the mechanisms of MOF‐enhanced Li + transport in MOF‐based solid polymer electrolytes (MSPEs) in terms of polymer, MOF, MOF/polymer interface, and solid electrolyte interface aspects, respectively. Moreover, the understanding of Li + conduction mechanisms through employing advanced characterization tools, theoretical calculations, and simulations are also reviewed in this review. Finally, the main challenges in developing MSPEs are deeply analyzed and the corresponding future research directions are also proposed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».