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Enregistrement W4410414274 · doi:10.1002/adma.202417770

Decoding Chemo‐Mechanical Failure Mechanisms of Solid‐State Lithium Metal Battery Under Low Stack Pressure via Optical Fiber Sensors

2025· article· en· W4410414274 sur OpenAlexfundno aff
Guocheng Li, Taolue Zhang, Jiayue Tang, Mingtao Liu, Yi Xie, Jingya Yu, Xiaobin Hui, Canbin Deng, Xibin Lu, Yoonseob Kim, Jiaqiang Huang, Zheng‐Long Xu

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoGuangzhou Municipal Science and Technology ProjectHong Kong University of Science and TechnologyHong Kong Polytechnic UniversityDepartment of Industrial and Systems Engineering, Hong Kong Polytechnic UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceAnodeStack (abstract data type)CeramicComposite materialStress (linguistics)NanotechnologyElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All solid-state lithium (Li) metal batteries (ASSLBs) using ceramic-polymer hybrid solid electrolytes hold the promise for high-performance energy storage application, but they still suffer from the interfacial deterioration and dendritic Li penetration issues, particularly under low stack pressures. Therefore, understanding and mastering the underlying chemo-mechanical failure mechanisms become essential. Herein, the chemo-mechanical evolutions by operando monitoring the amplitude and heterogeneity of interfacial stress through an embedded optical fiber sensor are revealed. It is found that the uneven stripping/deposition of Li metal induces rapid and non-uniform stress growth at the interface, deteriorating interfacial contact with the Li-filament growth. Based on these insights, Li metal is replaced with an architectural lithium-tin anode, which demonstrates uniform stress and improved performance even under low stack pressure. This work not only offers a quantitative way to operando track the uniformity of interfacial stress but also provides critical insights into mastering the chemo-mechanics of ASSLBs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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