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Physics-based models for SEI on graphite and silicon electrodes: How can machine learning help?

Horstmann, Birger und von Kolzenberg, Lars und Köbbing, Lukas (2023) Physics-based models for SEI on graphite and silicon electrodes: How can machine learning help? Symposium on Physics and Machine Learning for Batteries, 2023-10-23, Aachen.

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Offizielle URL: https://www.isea.rwth-aachen.de/cms/ISEA/Die-Organisationseinheit/Aktuelle-Veranstaltungen/~bcyxzi/Symposium/?lidx=1


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/200826/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Physics-based models for SEI on graphite and silicon electrodes: How can machine learning help?
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Horstmann, Birgerbirger.horstmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1500-0578148957712
von Kolzenberg, LarsLars.Kolzenberg (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0494-8176NICHT SPEZIFIZIERT
Köbbing, LukasLukas.Koebbing (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1806-6732148957713
Datum:2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:battery, simulation, machine learning, SEI
Veranstaltungstitel:Symposium on Physics and Machine Learning for Batteries
Veranstaltungsort:Aachen
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:23 Oktober 2023
Veranstalter :RWTH Aachen
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Materialien und Technologien für die Energiewende
HGF - Programmthema:Elektrochemische Energiespeicherung
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E VS - Verbrennungssysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Materialen für die elektrochemische Energiespeicherung
Standort: Ulm
Institute & Einrichtungen:Institut für Technische Thermodynamik > Computergestützte Elektrochemie
Hinterlegt von: Horstmann, Birger
Hinterlegt am:18 Dez 2023 17:13
Letzte Änderung:11 Jul 2024 13:21

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