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Enregistrement W4417333526 · doi:10.1115/1.4070685

On the Efficacy of Repeat Voltage Holds for Conditioning and Calendar Life Testing of Graphite and Silicon Cells

2025· article· en· W4417333526 sur OpenAlexaff
Ankit Verma, Maxwell C. Schulze, Andrew M. Colclasure, Marco‐Tulio F. Rodrigues, Daniel P. Abraham

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrochemical Energy Conversion and Storage · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConditioningLithium (medication)GraphiteInterphaseSiliconRelaxation (psychology)ElectrolyteHysteresisTime constant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Voltage-hold (V-hold) protocols have shown promise toward calendar lifetime analysis of cells with graphite (Gr) and silicon (Si) anodes. In this work, repeat V-holds are performed on Gr and Si cells paired with lithium iron phosphate cathodes to delineate their beneficial role in formation and conditioning. We find that V-hold at the top of charge supplements constant current cycling in conditioning the cell to higher capacities for both Gr and Si cells after the first V-hold. A reduced order model provides the irreversible capacity proportions of each V-hold. With each repeat V-hold, parasitic loss of lithium to the solid electrolyte interphase (SEI) decreases on both Gr and Si cells. Gr cells show the square-root-of-time capacity loss behavior within 200 h of V-hold, indicative of its fast relaxation and low impact of reference performance test cycles on the SEI growth. Lifetime estimates from repeat V-holds on Gr can reach years. Si exhibits longer transition times from kinetic to diffusion-limited SEI growth, evidenced by the 400 h and 200 h holds showing square-root-of-time and linear behavior, respectively. Lifetime predictions from repeat V-holds on Si only reach 1–2 months, highlighting its limitations. Recommended duration of V-holds for Si cells should be ≥400 h.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,286

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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