Concurrent Crystallization Mechanism Leading to Low Temperature Percolation of LAGP Glass-Ceramic Electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
Sintering of ceramic electrolytes (CE) is the most efficient way to obtain a dense, all ceramic solid-state battery with oxide-based materials. However, the high temperature required for this process leads to detrimental reactivity between CE and the active material. Crystalline ceramics are necessary for highly conductive oxide materials. Still, thermomechanical properties of glass-phase materials can be used to obtain a denser and more conductive CE. Glass-phase CE can be produced with Nasicon-type CE. Here, Li 1.5 Al 0.5 Ge 1.5 (PO 4 ) 3 (LAGP) glass is used as a model to investigate the formability, densification, and conduction properties upon crystallization. A complete study of the crystallization mechanism is first performed to fully understand how a high conductivity of 6.3 × 10 –5 S·cm –1 at 30 °C with 92% relative density is obtained at a sintering temperature of only 550 °C without pressure. This is approximately 200 °C below the usual sintering temperature of LAGP. X-ray diffraction is then used to calculate the amount of crystalline phase as a function of time. A combined study of reaction kinetics and conductivity evolution reveals an autocatalytic nucleation effect, which produces an early crystallization pathway. Density is studied to quantify the ability of the glass to flow during the crystallization process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».