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Enregistrement W4405644536 · doi:10.1021/acsaem.4c02248

To Be or Not to Be: Dendrite Growth Mechanism Adjacent to Pits for High Stability of Lithium Metal Anode

2024· article· en· W4405644536 sur OpenAlexaff
Li Gao, Jiang Bin, Qianyi Ma, Zhansheng Guo

Notice bibliographique

RevueACS Applied Energy Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnodeDendrite (mathematics)Lithium metalLithium (medication)Materials scienceMetalMechanism (biology)MetallurgyChemistryGeometryMathematicsPhysicsElectrodeMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The challenge of dendrite growth is a formidable obstacle that leads to short circuits when charging lithium (Li)-metal batteries. Implementing patterns with various pit structures on Li metal proves to be an effective strategy to alleviate dendrite growth. Nonetheless, the growth mechanism of Li dendrites near pits is still under debate, making it difficult to accurately propose patterns to enhance the stability of the Li metal. In this study, the growth mechanism of dendrites near the pits is successfully clarified for the first time using the in situ optical microscopy method and electrochemical modeling. A direct correlation is established between the formation of Li dendrites and factors. Areas with heightened electric field strength and localized current density are more susceptible to dendrite formation. Increased local surface roughness promotes dendrite nucleation and growth. Dendrite growth at the edge of pits leads to an insufficient supply of Li ions in the pit, thereby inhibiting dendrite formation inside the pit. By optimization of the pattern structure, the density of Li deposition can be significantly improved. The results provide a promising and practical approach to ensure safety and extend the lifetime of Li 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)0,001
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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