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Enregistrement W2030640291 · doi:10.1149/06127.0003ecst

Silicon Composite Anodes: Half and Full Cell Studies

2014· article· en· W2030640291 sur OpenAlexaff
Mohan Karulkar

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensFord Motor Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnodeComposite numberComposite materialElectrodeSiliconCalenderingAdhesionLayer (electronics)OptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon-silicon (C-Si) composite anode material was fabricated and used to create electrodes. For C-Si half cells, adding a conductive buffer layer of PVDF/graphene improved adhesion and performance. Cycling with capacity control (1000, 900, 400 mAh/g) improved cycle life over full cycling (0.02 – 1.2V). Thinner electrodes (18μm) with larger particles (1000μm2 surface area) displayed the best cycle life. For NMC half-cells, a recipe of 85% NMC, 10% PVDF, 5% C45 (85/10/5) gave the best adhesion, but worst performance. A 96/2/2 recipe gave poor adhesion, but the best performance due to high active material loading. Calendering to 60% of original thickness improved performance by 100%. For C-Si // NMC full cells, a voltage range of 2.8 – 4.3V gave the best cycle life. Anode pre-lithiation for 1 minute gave ~15% capacity improvement without increasing decay rate, while longer pre-lithiation times were detrimental to performance.

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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,441

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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