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Enregistrement W4412187269 · doi:10.1002/smll.202505372

An Oxidation‐Resistant High Entropy Alloy for Aqueous Aluminum‐Battery Chemistries

2025· article· en· W4412187269 sur OpenAlexaff
Apurva Anjan, Adwitiya Rao, Rohit M. Manoj, Varad Mahajani, Kevin Bhimani, Jonathan D. Poplawsky, Nikhil Koratkar

Notice bibliographique

RevueSmall · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryRensselaer Polytechnic InstituteU.S. Department of EnergyOffice of ScienceNational Science Foundation
Mots-clésOverpotentialAlloyMaterials scienceAqueous solutionElectrolyteElectron transferChemical engineeringAluminiumDissolutionElectrochemistryChemical physicsChemistryMetallurgyPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Today Lithium (Li)‐ion batteries are ubiquitous from portable electronics to electric vehicles and grid energy storage. However, Li‐ion technology may not be sustainable in the long run; Li is scarce and comprises <0.0065% of the earth's crust. Aluminum (Al) on the other hand, is the most earth‐abundant metal and offers an outstanding theoretical capacity due to three electron transfers per Al atom. However, traditional batteries that utilize Al‐metal face a major obstacle: the formation of a passivating Al₂O₃ layer that blocks Al 3 ⁺ movement. Here, an Al‐based high entropy alloy (Al‐HEA) is reported that enables efficient Al 3 ⁺ transport while also stabilizing the Al‐metal/aqueous‐electrolyte interface. First‐principles calculations reveal that the solid‐solution structure of the Al‐HEA leads Al atoms to transfer electrons to neighboring elements, which thermodynamically suppresses oxidation. Additionally, the Al‐HEA's oxidation process is kinetically sluggish compared to pure Al, keeping the alloy/electrolyte interface open for Al 3+ transport with minimal overpotential. Taking advantage of this, a high‐performing aqueous Al–Selenium (Al–Se) battery is demonstrated that leverages this unique chemistry.

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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,841

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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