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石墨阳极锂镀层的光纤检测
提高对电池内化学反应的认识。基于光纤的传感器特别适合集成到电池中。[1,7,9–12] 光纤成本低，可以做得非常细，从而能够在电池的不同部位进行精确定位。它们对锂离子和钠离子电池中的恶劣环境也相对惰性，并且可以使用各种基于光谱的分析技术。[7] 通过电池内温度和应变的变化进行感测，间接影响改性光纤的光学特性，也已被证明。例如，Huang 等人将光纤布拉格光栅插入商用电池，通过温度和压力跟踪化学事件，[10] 而 Wang 等人采用等离子体光纤传感器监测水性锌空气电池中的电化学动力学。[11] Ghannoum 等人在许多论文中报道了使用光纤倏逝波 (FOEW) 光谱来表征电池。 [9,13] 例如，使用嵌入式光纤根据石墨的电致变色特性估算 SOC。 [14] 我们之前还使用过 FOEW 光谱来比较完全嵌入或放置在磷酸铁锂 (LFP) 正极表面的光纤的传感和电池性能。 在这些实验中，光纤传感区域的光调制也可能与 LFP 中铁的氧化和还原有关。 [15,16] 光纤在电池中的应用仍然处于相当低的技术准备水平，在商用电池中可能并非易事，但有可能为 BMS 提供重要信息，以优化电池组的使用。 总体而言，还必须提高对电池化学如何调节光纤/电池界面光的了解。锂离子电池最关键的安全问题之一是阳极形成锂枝晶的风险。[17–19] 这会导致电池短路，通常源于充电过程中锂离子嵌入速率不够时的锂沉积。金属锂沉积也是导致电池老化的一个重要因素[17]，例如导致容量衰减速度加快。人们采用了各种各样的实验技术来分析和检测锂沉积。[17–19] 然而，这些技术中的大多数都基于大型、先进且昂贵的仪器，而这些仪器通常需要专门的实验电池或原型电池。其中一些技术也不是
Tec Fog Puffer™
最有可能的长期故障模式将是电池内部的压力开关，该电池内的压力开关将在延长使用而饱和后失败。这将发生在泄漏到电池中的流体，或者是从粉扑末端的加热器区域内部的少量残留雾中出现的，然后将其吸引到电池中。BASTER主体中的止回阀旨在最大程度地减少此功能，我们将有更换电池和墨盒出售。当电池在我们的开发和测试过程中发生故障时，电池的LED完全停止了，或者在不使用时会打开约10秒钟。
锂金属固体中的树突启动和传播...
Ning，Z。等。 （2023）锂金属固态电池中的树突启动和繁殖。 自然，618（7964），pp。 287-293。 （doi：10.1038/s41586-023-05970-4）这是作者的作者版本。 此版本和已发布的版本之间可能存在差异。 如果您想引用：https：//doi.org/10.10.1038/s41586-023-05970-4 https://eprints.glaints.gla.ac.ac.ac.uk/300244/Ning，Z。等。（2023）锂金属固态电池中的树突启动和繁殖。自然，618（7964），pp。287-293。（doi：10.1038/s41586-023-05970-4）这是作者的作者版本。此版本和已发布的版本之间可能存在差异。如果您想引用：https：//doi.org/10.10.1038/s41586-023-05970-4 https://eprints.glaints.gla.ac.ac.ac.uk/300244/
智能共享：人工智能驱动的 COVID-19 检测
当疾病的流行程度较低时，池中所有样本呈阴性的概率很高，但随着流行程度的增加，这种方法会失效，如图 2a 所示。在这里，我们介绍了智能池，这是一种机器学习方法，可以提高池化测试策略的效率。智能池利用样本的临床和社会人口统计信息来估计它们对 COVID-19 检测呈阳性的概率。如图 2b 所示，我们的方法使用这些概率将所有样本安排到池中，以最大限度地提高在最多池中产生阴性结果的概率。也就是说，我们对样本进行分组，将阳性样本排除在池化过程之外，并在单独的测试中进行评估，从而减少对相同数量样本使用的测试次数。机器学习和回归模型已用于根据基因测序对新型病原体进行分类 [13]、支持 CT 扫描诊断 [14]、协助患者临床预后 [15] 以及预测大流行的演变 [16]。使用患者报告的症状和实验室测试结果训练的回归模型已用于根据症状预测感染 [17]。这些策略可能会损害敏感性和信心。相比之下，智能
计划研讨会锂硫电池2024
10:20 argyrodite固体电解质作为离子导体和活性材料前体在锂 /硫磺固体固体电池中的双重作用KonradMünch，Justus-liebig-universitätgiessen< / div>
