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Enregistrement W4403495818 · doi:10.1051/bioconf/202412925033

Electron Channeling Contrast Imaging (ECCI) of Ion Battery Cathode Materials

2024· article· en· W4403495818 sur OpenAlexaff
Meysam Naghizadeh, Chisu Kim, Raynald Gauvin

Notice bibliographique

RevueBIO Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensHydro-QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeContrast (vision)IonElectronMaterials sciencePhysicsElectrical engineeringEngineeringOpticsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microstructural characterization of ion battery cathode materials is often studied by transmission electron microscope (TEM) due to its high spatial and angular resolution which enables precise analysis of the battery materials.However, TEM studies present several challenges that might hinder their suitability for numerous potential applications.The conventional processes of preparing thin foils for TEM analysis, such as twin jet electropolishing, are time consuming and expensive.Moreover, when high-energy electron beams interact with the specimen in TEM, the studied sample may experience damage through various mechanisms, including knock-on displacement, radiolysis, and heating, leading to changes in the microstructure and properties of materials, particularly those sensitive to beams [1,2].Here, another interesting approach for bulk specimens is presented that offers both a high spatial resolution and a large field of view at relatively low accelerating voltages: the use of ECCI in a field emission scanning electron microscope (FESEM).ECCI is an imaging method that relies on the change of backscattered electron (BSE) intensity caused by differences in the angle between the incoming electron beam and the crystallographic orientation of the lattice planes in crystalline samples.When the incoming electrons are parallel (or very close to parallel) to the lattice planes, low BSE intensity and hence a darker area can be anticipated, while with the increase in the angle, higher intensity and a brighter area are expected.ECCI technique allows us to figure out how the specimen's crystallographic orientation changes, along with identifying features like grain boundaries and cracks, as well as individual lattice defects such as dislocations [3,4].In this study, the microstructural evolution of two different layered Li-ion based (composed of secondary particles) and Na-ion based (composed of primary particles) cathode materials in their pristine state was investigated.High resolution secondary electron (SE) and ECC images were acquired with the use of Hitachi SU8000 dedicated FESEM at a relatively low accelerating voltage of 4 kV.For this purpose, cross-sectional samples were prepared using a Hitachi IM4000 ion milling machine.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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