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Enregistrement W4411074955 · doi:10.1002/aenm.202501883

Evaluation and Characterization of SEI Composition in Lithium Metal and Anode‐Free Lithium Batteries

2025· article· en· W4411074955 sur OpenAlexafffund
Karthik Vishweswariah, Ningaraju Gejjiganahalli Ningappa, Mohamed Djihad Bouguern, Anil Kumar M R, Michel Armand, Karim Zaghib

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesMinistère de l'Économie, de l’Innovation et des Exportations du Québec
Mots-clésLithium metalMaterials scienceAnodeLithium (medication)Characterization (materials science)MetalLithium vanadium phosphate batteryNanoarchitectures for lithium-ion batteriesInorganic chemistryChemical engineeringNanotechnologyElectrodeMetallurgyPhysical chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Interfaces, particularly the solid electrolyte interface (SEI), play a crucial role in the performance and durability of batteries. Peled first proposed the inception of the SEI. The SEI, which is formed by electrolyte decomposition on the electrode surface, affects battery stability, electrochemistry, and cycle life. The structural properties of the SEI are related to lithium stripping and plating efficiency, as well as to the overall battery lifespan. In lithium metal batteries, the SEI must manage the significant volume changes of the electrode and prevent dendrite growth that can lead to short circuits and capacity losses. This challenge is exacerbated in anode‐free lithium batteries, where uncontrolled SEI growth can cause rapid capacity degradation. Improving SEI stability is vital for enhancing battery performance, and researchers are exploring various strategies, such as the use of electrolyte additives and synthetic SEI films. Advanced in situ characterization methods, such as atomic force microscopy and X‐ray photoelectron spectrometry, provide insights into the evolution of SEIs under operating conditions. This review covers recent research on SEI formation in lithium‐metal and anode‐free lithium batteries, emphasizes stabilization strategies, and examines new real‐time characterization methods.

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 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations48
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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