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Enregistrement W4405852519 · doi:10.1002/adma.202413499

Challenges and Strategies of Low‐Pressure All‐Solid‐State Batteries

2024· review· en· W4405852519 sur OpenAlexaff
Jiaxu Zhang, Jiamin Fu, Pushun Lu, Guantai Hu, Shengjie Xia, Shutao Zhang, Ziqing Wang, Zhimin Zhou, Wenlin Yan, Wei Xia, Changhong Wang, Xueliang Sun

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceEnergy densityNanotechnologyElectrochemical energy storageHigh pressureSolid-stateEnergy storageScale (ratio)Process engineeringSystems engineeringElectrochemistryEngineering physicsMechanical engineeringElectrodeEngineeringThermodynamicsSupercapacitor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All-solid-state batteries (ASSBs) are regarded as promising next-generation energy storage technology owing to their inherent safety and high theoretical energy density. However, achieving and maintaining solid-solid electronic and ionic contact in ASSBs generally requires high-pressure fabrication and high-pressure operation, posing substantial challenges for large-scale production and application. In recent years, significant efforts are made to address these pressure-related challenges. In this review, the impact of pressure on ASSBs is explored. First, the categories, origins, and challenges associated with pressure in ASSBs are outlined. Second, an overview of recent advancements in addressing pressure-related issues in ASSBs is provided, focusing on electrode materials and their interfaces with various solid-state electrolytes (SSEs). Third, advanced characterizations and simulations employed to unravel the intricate electrochemical-mechanical interactions in ASSBs are examined. Finally, existing strategies and the insights on achieving low-stack-pressure ASSBs are presented.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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