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J-GLOBAL ID：202202290986334918   整理番号：22A0446224

電池設計を進めるための低温電子顕微鏡の利用【JST・京大機械翻訳】

Leveraging cryogenic electron microscopy for advancing battery design

著者 (6件)： Cheng Diyi (Materials Science and Engineering Program, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92121, USA) ,  Lu Bingyu (Department of NanoEngineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92121, USA) ,  Raghavendran Ganesh (Department of NanoEngineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92121, USA) ,  Zhang Minghao (Department of NanoEngineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92121, USA) ,  Meng Ying Shirley (Materials Science and Engineering Program, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92121, USA) ,  Meng Ying Shirley (Department of NanoEngineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92121, USA)
資料名： Matter  (Matter)
巻： 5  号： 1  ページ： 26-42  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5534A  ISSN： 2590-2385  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電池分野での極低温電子顕微鏡(クライオ-EM)の最近の採用は,特に金属アノード,準安定相,および関連する界面に関して,電池における電気化学駆動現象の理解を推進している。2017年以降のクライオ-EMによる電池研究の進歩により,矛盾したデータセットと矛盾する解釈をもたらすことができる試料調製と移動手順の違いにより懸念が生じている。ここでは,クライオ-EMの開発および電池分野における異なる分岐におけるその成功した着陸についてレビューし,クライオ-EMによって得られた知識が電池システムの理解をいかに進めるかを示した。最適化されたワークフローが種々の材料に対して確立されたとき,この領域の不一致が最終的に最小化されることを強調する。著者らはさらに,人工知能支援データ収集と分析ワークフローに関する展望で,クライオ-EM測定中のサンプル調製のための最良の実践を提唱して,大規模で全体の材料科学コミュニティに利益を得た。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 界面 ,  最適化 ,  *電池 ,  コミュニティ ,  準安定相 ,  人工知能 ,  試料調製 ,  電気化学 ,  データ収集 ,  機械学習 ,  ワークフロー ,  材料科学 ,  アノード
準シソーラス用語： *低温電子顕微鏡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 低温電子顕微鏡 ,  電池研究 ,  人工知能 ,  機械学習

分類 (2件)： 生体の顕微鏡観察法  (EA03050C) ,  低温装置  (AD06053B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電池 ,  設計 ,  低温電子顕微鏡