Performance Optimization of Electrospun Lithium-Ion Conducting PAN/PEO Solid Polymer Electrolyte
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Storing energy in rechargeable lithium-ion batteries is essential for a renewable energy supply. Replacing liquid with solid electrolytes in all-solid-state batteries minimizes safety concerns while increasing energy density. This study introduces a solid polymer electrolyte membrane that can be produced in a scalable, one-step process. The polymer blend consisting of the matrix-giving polyacrylonitrile (PAN) and the ion-conducting poly(ethylene oxide) (PEO) with lithium bis(trifluoromethanesulfonyl)imide (LiTFSI) as the conducting salt is electrospun, ensuring mechanical flexibility and low crystallinity. Flexible, free-standing membranes exhibit fiber retention up to 100 °C, enabling a wide thermal application window above PEO’s melting point. Adjusting the plasticizer ratio, humidity, and drying conditions allows fine-tuning of the membrane’s morphology, porosity, and ionic conductivity, reaching 0.1 mS cm –1 at 328 K. A slight increase in cell pressure from 0.6 to 2.1 MPa decreases porosity and further increases ionic conductivity without affecting the fiber structure, enabling low-pressure utilization. Moreover, variable-temperature 7 Li solid-state nuclear magnetic resonance spectroscopy studies of the dry membrane further demonstrated rapid local Li-ion exchange processes with very low activation energies. An electrochemical window between 0 and 4.5 V, and reversible lithium-ion transport, confirmed by galvanostatic cycling, imply the promising application of high-performance electrospun solid polymer electrolytes.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».