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Enregistrement W4399756464 · doi:10.1002/aenm.202304556

Regulating Ion Diffusion and Stability in Amorphous Thiosilicate‐Based Solid Electrolytes Through Edge‐Sharing Local Structures

2024· article· en· W4399756464 sur OpenAlexafffund
Xiaoge Hao, James A. Quirk, Feipeng Zhao, Sandamini H. Alahakoon, Jiabin Ma, Jiamin Fu, Jung Tae Kim, W.S. Li, Minsi Li, Shumin Zhang, Hui Duan, Yining Huang, James A. Dawson, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilCanada Foundation for InnovationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMaterials scienceAmorphous solidElectrolyteDiffusionIonEnhanced Data Rates for GSM EvolutionFast ion conductorChemical physicsStability (learning theory)Chemical engineeringNanotechnologyCrystallographyPhysical chemistryThermodynamicsComputer scienceOrganic chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Amorphous solid‐state electrolytes (SSEs) play a pivotal role as fundamental components within all‐solid‐state lithium batteries, yet their understanding lags behind that of crystalline materials. In this work, a novel amorphous SSE 5Li 2 S‐3SiS 2 (mol %) with a high ionic conductivity of 1.2 mS cm −1 is first reported. The silicon and sulfur atoms in the edge‐sharing Si 2 S 6 4− are less attracted to lithium compared to the SiS 4 4− anion, which is expected to facilitate the lithium ions conduction in SSEs. More importantly, the relationship between the material properties and local structure in the amorphous thiosilicate SSEs is revealed, particularly highlighting the desirable edge‐sharing local structure. The Si 2 S 6 4− presents better stability with Li metal. This work offers an important guideline in the development of anion frameworks in amorphous sulfide SSEs for high‐performance all‐solid‐state lithium metal 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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