MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412816461 · doi:10.1149/1945-7111/adf5e9

Dimethyl Sulfite as a Possible Alternative Electrolyte Solvent for Na-Ion Batteries

2025· article· en· W4412816461 sur OpenAlexaff
Ziwei Ye, Yixiang Zhang, Anu Adamson, Jeffin James Abraham, Sarah Astatkie, Haoqi Ni, Michel B. Johnson, Lin Ma, J. R. Dahn

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfiteElectrolyteSolventIonInorganic chemistryChemistryOrganic chemistryPhysical chemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dimethyl sulfite (DMS) is evaluated as an electrolyte single solvent and co-solvent for Na-ion cells. The major motivation for this work was to see if the safety of Na-ion cells with oxide positive electrodes could be improved by switching away from electrolytes based on traditional carbonate solvents. Different additives were tested in the DMS single solvent system in Na-ion pouch cells, with prop-1-ene-1,3-sultone (PES) and methylene methane disulfonate (MMDS) enabling a capacity retention higher than 94% and 91%, respectively, after 900 cycles at 40 °C. When DMS is used as a co-solvent in Na-ion pouch cells, capacity retention can match that of cells with standard carbonate solvents. However, ultra-high precision charger experiments show that cells with DMS have more charge endpoint capacity slippage indicating an additional degradation process. The degradation mechanism present in DMS cells was explored using pouch bag studies and gas analysis. Accelerating rate calorimtery experiments showed exothermic reactions onset at lower temperatures and were more severe as the fraction of DMS in the electrolyte was increased. Therefore, although Na-ion cells with DMS can perform similarly to those with only carbonate solvents, there is neither a performance nor a safety advantage.

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 seuil0,003

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 savante0,0010,000
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 GPT0,237
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Electrochemical SocietyMême sujetAdvanced Battery Materials and TechnologiesTravaux en français237 207