Creating Vacancy Strong Interaction to Enable Homogeneous High‐Throughput Ion Transport for Efficient Solid‐State Lithium Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solid polymer electrolytes are emerging as a key component for solid‐state lithium metal batteries, offering a promising combination of large‐scale processability and high safety. However, challenges remain, including limited ion transport and the unstable solid electrolyte interphase, which result in unsatisfactory ionic conductivity and uncontrollable lithium dendrite growth. To address these issues, a high‐throughput Li‐ion transport pathway is developed by incorporating tungsten sulfide enriched with sulfur vacancies (SVs) into a poly(vinylidene fluoride‐co‐hexafluoropropylene)‐based composite polymer electrolytes (CPEs). The SVs strong interaction in the CPEs facilitates homogeneous high‐throughput Li‐ion transport 1.9 × 10 −3 S cm −1 at 25 °C) by enhancing the dissociation of lithium salts and effectively creates ample interfaces with the polymer chains to reduce the formation of inner vacuities. Moreover, the SVs confine FSI − anions, while the electron‐rich environment induced by sulfur atoms promotes the preferential degradation of bis(trifluoromethanesulfonyl)imide anions, ensuring uniform lithium deposition. This fosters the formation of inorganic nanocrystals on the lithium anode and effectively suppresses dendrite growth, enabling an ultra‐long lifetime of over 5500 h in Li||Li symmetric cells. When paired with sulfurized polyacrylonitrile cathode, a pouch cell capacity of 0.524 Ah is achieved, demonstrating the effectiveness of a homogeneous, high‐throughput Li‐ions transport mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».