MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4395465926 · doi:10.1002/anie.202401373

A Universal Self‐Propagating Synthesis of Aluminum‐Based Oxyhalide Solid‐State Electrolytes

2024· article· en· W4395465926 sur OpenAlexaff
Simeng Zhang, Yang Xu, Han Wu, Tianlu Pang, Nian Zhang, Changtai Zhao, Junyi Yue, Jiamin Fu, Shengjie Xia, Xiangzhen Zhu, Guanzhi Wang, Hui Duan, Biwei Xiao, Tao Mei, Jianwen Liang, Xueliang Sun, Xiaona Li

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSolid-stateElectrolyteAluminiumMaterials scienceChemical engineeringChemistryInorganic chemistryMetallurgyPhysical chemistryEngineeringElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inorganic solid‐state electrolytes (SSEs) play a vital role in high‐energy all‐solid‐state batteries (ASSBs). However, the current method of SSE preparation usually involves high‐energy mechanical ball milling and/or a high‐temperature annealing process, which is not suitable for practical application. Here, a facile strategy is developed to realize the scalable synthesis of cost‐effective aluminum‐based oxyhalide SSEs, which involves a self‐propagating method by the exothermic reaction of the raw materials. This strategy enables the synthesis of various aluminum‐based oxyhalide SSEs with tunable components and high ionic conductivities (over 10 −3 S cm −1 at 25 °C) for different cations (Li + , Na + , Ag + ). It is elucidated that the amorphous matrix, which mainly consists of various oxidized chloroaluminate species that provide numerous sites for smooth ion migration, is actually the key factor for the achieved high conductivities. Benefit from their easy synthesis, low cost, and low weight, the aluminum‐based oxyhalide SSEs synthesized by our approach could further promote practical application of high‐energy‐density ASSBs.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,475

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations46
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAngewandte Chemie International EditionMême sujetAdvanced Battery Materials and TechnologiesTravaux en français237 207