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Enregistrement W4410980583 · doi:10.1149/1945-7111/ade010

Quantifying Electrolyte Motion in Cylindrical Li-Ion Cells using Rotational Inertia Measurements

2025· article· en· W4410980583 sur OpenAlexaff
Emily J. Butler, Nicholas Kowalski, J. Jäger, Michel B. Johnson, Jessie Harlow, Michael Metzger, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteInertiaIonMotion (physics)Rotation around a fixed axisMaterials scienceMechanicsMoment of inertiaChemistryPhysicsClassical mechanicsPhysical chemistryElectrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State-of-the-art cylindrical Li-ion cells can be susceptible to degradation in the form of accelerated inhomogeneous lithium plating on the negative electrode, which has recently been shown to be caused by an electrolyte motion-induced salt inhomogeneity in the electrolyte. Electrolyte motion is caused by the cyclic expansion and contraction of the electrode active materials at different states of charge, which displaces some of the electrolyte back and forth between the pores of the electrodes and the empty and inactive areas located at the ends of the cylindrical cell and in the core of the electrode winding. To study electrolyte motion, rotational inertia measuring (RIM) instruments have been developed, which are torsional oscillators that detect changes in the resonant frequency of a cylindrical cell as its mass distribution changes during cycling. Resonant frequency changes are used to calculate the amount of displaced electrolyte in relation to the state of charge of the cell. RIM instruments are effective for studying electrolyte motion in a variety of cylindrical cell formats, with the goal of understanding and reducing the impact of electrolyte motion on cell degradation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,265 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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