XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlibs
了解锂离子电池的风险
环境伤害 - 企业由于各种原因，包括利益相关者的期望，监管合规性和维持积极的环境声誉，越来越意识到它们的环境影响。libs需要两个来源的矿物质：开放坑开采和盐水提取。这两个过程都有负面影响，例如土壤和水污染，重金属，侵蚀，空气和水污染以及制造过程中的温室气体排放。如果不正确处理，Libs也会构成火灾危险，并在垃圾填埋场中导致有毒金属泄漏。
生产过程研究开发 - 单击技术
锂离子电池（LIBS）是一种以极高的性能而闻名的一种可充电电池，主要用于现成的产品，例如笔记本计算机和手机。在过去的几年中，制造商一直在与汽车制造商和其他公司合作，以优化具有较大型号的电动和插电式混合动力汽车中使用的LIB，这些汽车以增强的安全性，更高的产出和更长的服务寿命的形式提供了更高水平的性能和技术。也正在努力将LIB带入固定装置和工业应用中，包括在住宅和商业环境中的存储系统（例如在建筑物，商店和制造工厂中），例如叉车等工业机械，以及作为移动电话基站等设施的紧急电源。
能源进步-RSC Publishing
由于LIBS和LIB回收中使用的许多技术都是专有的，因此该评论不能被认为是详尽无遗的。尽管如此，它提供了广泛的概述，概述了基于2022年11月的文献的LIB的潜在用途和排放。为此，我们的搜索专注于三个数据库（Web of Science [Clarivate]，Scopus [Elsevier]和Google Scholar），使用了表1中的关键字。对于每个数据库，都采用了相同的搜索结构，使用了最多3个不同类别的关键词（即“ libs”，“氟聚合物”和“过程/行业”）。其他限制被用来保持从每个数据库以下的每个数据库获得的摘要总数。由于LIB可能具有不同的化学作用，因此我们没有将搜索限制为一种特定的阴极材料。然而，为了避免新颖但又商业上无关的材料，我们在搜索中不包括固态电池，离子或凝胶电解质和硅阳极。评论文章和最近发表的文章以及最新的和商业技术被列入本综述的最高优先事项。
硅 - 基于锂离子电池的阳极
摘要：维持基于硅的阳极的物理完整性，该阳极受到骑自行车期间严重变化造成的损害，这是其实际应用的重中之重。通过将纳米座粉与硅片与锂离子电池（LIBS）制造阳极（libs）的阳极（LIBS）的阳极（LIBS）混合，从而显着改善了基于硅粉的阳极的性能。纳米 - 膜粘附在硅片的表面上，并分布在薄片之间的粘合剂中。借助丰富的反应性表面连锁官能团和暴露的纳米原子悬挂键，促进了一致且坚固的固体电解质相（SEI），从而促进了硅片和阳极的物理完整性的增强。因此，电池的高速放电能力和循环寿命得到了改善。sem，拉曼光谱和XRD检查阳极的结构和形态。电化学性能在200个周期后评估了近75％的能力保留，在4 mA/cm 2的测试电流下，最终的特异能力超过1000 mAh/g。这归因于通过在阳极中将纳米座和硅片整合到纳米座中实现的固体电解质相（SEI）结构的稳定性，从而实现了增强的循环稳定性和快速的电荷 - 电荷 - 递送性能。这项研究的结果提出了一种有效的策略，即通过在基于硅 - 弗拉克的阳极中添加纳米座量来实现高循环表现。
支持向量机和情感科学
支持向量机（SVM）是一种分类方法和机器学习算法，该算法越来越多地被情感科学家使用，它们为情感和行为研究中通常使用的传统统计方法提供了一种重要替代方法。SVM提供了一种功能强大的经验驱动的方法，可以对数据进行分类，生成预测并探索高度复杂的多元数据集中的结构。在这篇综述中，我们为研究人员提供了一个框架，以了解SVM的当前方法和程序，回顾使用SVM在情绪和情感障碍的行为和神经研究中使用SVM的开创性研究，并建议SVM在情感Sci-ence中的未来方向和应用。有关SVM方法的介绍，我们将读者推荐给Casella，Fienberg和Olkin（2015），其中包括R.其他可用统计包装中的实际教程和练习，包括MATLAB工具FITCSVM（Mathworks，2017年，2017年，2017年，2017年，Release 2017b），Python wools sklearn.svm（Pedregsos libs libs libs and pedegreg and and and pedegreg and and and and and pedegreg and and and and and and and and and pedegreg and and and and and and and and and and and and and and and。 （Chih-Chung＆Chih-Jen，2011年）。
对基于COF的锂离子电池建模和模拟的审查
锂离子电池（LIBS）由于其高能密度和可再生能力而在便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中充当广泛的储能解决方案。共价有机框架（COF）在LIBS中具有有希望的潜力，通过提高电导率，稳定性和容量保留率提高了电池性能，从而为更高效，更可持续的能源存储技术铺平了道路。在此贡献中讨论了基于COF的LIBS研究中理论建模和仿真方法的优势。从有限元分析（FEA）用于机械透视的到密度功能理论（DFT），用于电子结构注意事项和计算流体动力学（CFD），用于电解质和热行为模拟，本研究展示了所使用的多样化工具包。电化学阻抗光谱（EIS）建模和机器学习（ML）的整合进一步增强了锂电池内对电化学过程和数据分析的理解。对建模和模拟基于COF的阳极，阴极，电解质和分离器的特定关注。本评论阐明了COF在革新锂电池技术革命性的潜力以及计算方法在推进其发展中的重要性。
锂离子电池在电动汽车不断增长的趋势中的作用
摘要：在汽车场中，越来越多的全球关注与燃烧独立的电动汽车（EV）的可用性。曾经被认为是一个过于雄心勃勃且昂贵的冒险，由于使用了锂离子电池（LIBS），电动汽车的受欢迎程度和实用性逐渐增加。尽管Libs的主题已被广泛涵盖，但尚未进行综述，该评论涵盖了从经济，工业和技术角度来看LIB的当前进步。对诸如国际政策变化，具有深度学习能力的基于云的系统的实施以及基于EV的高级LIB电极材料等方面的特定概述。讨论了解决基于EV的LIB市场当前挑战的建议。此外，提供了有关LIB-EV行业应遵循的短期，中期和长期目标的建议，以确保其在不久的将来取得成功。基于此文献综述，可以建议基于EV的LIB将继续成为未来几年的热门话题，并且仍然有大量的整体进步空间。
高性能锂离子电池的无序材料
无序材料（DMS）已成为锂离子电池（LIBS）的进步方面的有前途的材料。它们无序的开放结构是有导电的，可促进锂离子储存。dms还具有可与Li +相互作用的大量缺陷，从而进一步增强了其在LIB中的电化学性能。然而，揭示了基于DM的LIB的优质电化学特性的结构起源仍然是一个挑战。在本文中，我们回顾了开发基于DM的LIB的成分的最新进展，例如阳极，阴极，涂料层和固态电解质。我们概述了准备和表征DM的主要方法，同时还描述了DM合成所涉及的机制。本评论文章还涉及DMS的结构特性与其电化学性能之间的相关性。此外，我们阐明了基于DM的Libs的发展中的挑战和未来观点。我们概述了DMS在增强LIB性能而不是结晶的功能方面的关键优势，从而通过量身定制的DM开发为开发出色的LIB提供了见解。
了解由准固定状态电池启用的电池安全性改进
锂离子电池（LIB）的快速开发面临其安全瓶颈的挑战，呼吁进行设计和化学创新。在拟议的策略中，固态电池（SSB）的开发似乎是最有前途的解决方案，但迄今为止，没有实用的SSB大规模应用。SSB的实际安全性能也受到挑战。在本文中，对LIB安全问题进行了简要审查，并强调了安全简短的LIBS。提出了准SSB化学中的系统安全设计，以征服LIB的内在安全性弱点，并根据现有研究访问效果。据信，SSB化学设计中的系统和有针对性的解决方案可以有效地提高电池安全性，从而促进LIBS的更大规模应用。