Prelithiation, a key strategy for next‐generation lithium‐ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium‐ion batteries (LIBs) are highly efficient devices for secondary energy and conversion. Prelithiation is emerging as a promising strategy for developing next‐generation high‐performance LIBs, with rapid advancements achieved through various innovative methods. This review summarizes prelithiation strategies from a new original perspective, which is based on the utilization of lithium metal, lithium‐containing compounds, and introduced prelithiation methods without any additional lithium sources firstly. Furthermore, the industrialization progress of various prelithiation methods is presented. Based on key industrialization criteria, the merits and limitations of various prelithiation strategies have been comprehensively assessed, along with a discussion of their future challenges and perspectives facing its industrialization. Key internal mechanisms of prelithiation are described, including electron pathway density in contact prelithiation and the intrinsic influence of electrode damage in mechanical prelithiation. Additionally, evaluation methods and theoretical models for prelithiation are presented. The comprehensive effects of prelithiation on electrochemical performances are analyzed, offering valuable insights into its benefits and limitations. Finally, the extended applications of prelithiation, including its potential in battery recycling processes, solutions to critical challenges in lithium‐sulfur batteries (LSBs) and lithium‐oxygen (Li‐O 2 ) batteries, and its inspired adaptations for sodium‐ion (SIBs) and potassium‐ion batteries (PIBs), are systematically highlighted in this review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».