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Enregistrement W4411665615 · doi:10.1021/acsami.5c06550

Effect of Silver Particle Distribution in a Carbon Nanocomposite Interlayer on Lithium Plating in Anode-Free All-Solid-State Batteries

2025· article· en· W4411665615 sur OpenAlexaff
Michael Metzler, Christopher Doerrer, Yige Sun, Guillaume Matthews, Enzo Liotti, Patrick S. Grant

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordFaraday InstitutionHenry Royce InstituteLinacre College, University of Oxford
Mots-clésMaterials scienceAnodeNanocompositeLithium (medication)Carbon fibersParticle (ecology)Plating (geology)Solid-stateChemical engineeringComposite materialElectrodeComposite numberEngineering physicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Solid-state batteries can outperform lithium-ion batteries in energy per unit mass or volume when operating with a Li metal anode. However, Li anodes pose significant manufacturing challenges. Anode-free cells avoid these challenges by plating metallic Li at the anode on the first charge, but subsequent nonuniform cyclic stripping and plating decrease the Coulombic efficiency and encourage Li dendrites and early cell failure. We report a new spray-printed nanocomposite bilayer of silver/carbon black (Ag/CB) between anodic current collectors and a Li 6 PS 5 Cl solid electrolyte comprising an Ag-rich region at the current collector and a CB-rich region at the solid electrolyte. Compared with previous Ag/CB mixtures, this bilayer promoted more uniform Li anode plating and improved cycling. Cells with a high-Ni oxide cathode had an initial discharge capacity of >190 mAh/g and a Coulombic efficiency of >98% over 100 cycles. Improved Li plating uniformity with the structured Ag/CB interlayer was confirmed by using secondary-ion mass spectrometry (SIMS) imaging.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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