Silicon Inverse‐Opal‐Based Macroporous Materials as Negative Electrodes for Lithium Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several types of silicon‐based inverse‐opal films are synthesized, characterized by a range of experimental techniques, and studied in terms of electrochemical performance. Amorphous silicon inverse opals are fabricated via chemical vapor deposition. Galvanostatic cycling demonstrates that these materials possess high capacities and reasonable capacity retentions. Amorphous silicon inverse opals perform unsatisfactorily at high rates due to the low conductivity of silicon. The conductivity of silicon inverse opals can be improved by their crystallization. Nanocrystalline silicon inverse opals demonstrate much better rate capabilities but the capacities fade to zero after several cycles. Silicon–carbon composite inverse‐opal materials are synthesized by depositing a thin layer of carbon via pyrolysis of a sucrose‐based precursor onto the silicon inverse opals. The amount of carbon deposited proves to be insufficient to stabilize the structures and silicon–carbon composites demonstrate unsatisfactory electrochemical behavior. Carbon inverse opals are coated with amorphous silicon producing another type of macroporous composite. These electrodes demonstrate significant improvement both in capacity retentions and in rate capabilities. The inner carbon matrix not only increases the material conductivity but also results in lower silicon pulverization during cycling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».