Analysis of battery-like and pseudocapacitive ion intercalation kinetics via distribution of relaxation times
Notice bibliographique
Résumé
Improving the kinetics of electrochemical ion intercalation processes is of interest for realizing high-power electrochemical energy storage. This includes classical battery-like intercalation and pseudocapacitive intercalation processes with a capacitor-like electrochemical signature. Electrochemical methods are needed to probe the kinetics of such complex multistep processes in detail. Here, we present the use of the Distribution of Relaxation Times (DRT) analysis of electrochemical impedance data to identify the kinetic limits of intercalation reactions. We study the lithium intercalation reaction in TiS2 from organic and aqueous electrolytes as a model system. The material can exhibit both battery-like and pseudocapacitive intercalation regimes depending on the potential range, variable diffusion lengths by adjusting its particle size, and a tunable degree of solvent cointercalation by choosing the electrolyte solvent. Using DRT, we can distinguish between the kinetic limitations imposed by solid-state ion diffusion, interfacial ion adsorption and transport, and ion desolvation processes. Thus, DRT analysis can complement existing methods, such as voltammetry or 3D-Bode analysis, to better understand the kinetics of intercalation reactions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».