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Enregistrement W4400680474 · doi:10.3390/batteries10070250

Numerical Modeling of a Low-Cobalt All-Solid-State Cell with Ceramic Electrolyte Using a Deformable Geometry

2024· article· en· W4400680474 sur OpenAlexaff
D. Nadeau, Lionel Roué, François Allard

Notice bibliographique

RevueBatteries · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnodePolarization (electrochemistry)ElectrolyteCeramicElectrodeMechanicsComposite materialComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All-solid-state batteries with a lithium negative electrode and a ceramic electrolyte are key toward high energy density. To ensure a safe, fast, accurate, and cost-effective development of this technology, the experimental methodology must be supported by the numerical modeling approach. This work proposes and describes an electrochemical model of a Li7La3Zr2O12 (LLZO) and Ni-rich NMC-based lithium cell with a deformable lithium negative electrode. Simulations were computed using the finite element method at different operating conditions to demonstrate the scope of the modeling work. Discharge rate tests, deformation tracking, geometric defect investigation, and polarization decomposition are described. Theoretical validation of the mass balance, the stripping rate, the ohmic polarization, and the mesh deformation demonstrated the consistency of the volumetric deformation strategy. We demonstrated in this study a deformable modeling strategy, which was found to be useful for the electrostripping analysis of anodic geometry defects during discharge. Non-uniformity in the lithium stripping rate was found along the anodic interface with defects, and this non-uniformity was accentuated with a higher discharge rate. The cell’s discharge potential was decomposed by considering the equilibrium potential and the polarizations of the main components of the cell. This post-processing was found to be useful for the understanding of the cell’s behavior.

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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,925

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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