Synthesis at Low Cost and Large Scale of Silicon Powder Suitable for Li-Ion Anodes
Notice bibliographique
Résumé
Silicon is considered as one of the most promising materials to replace graphite in Li-ion batteries. The main inconvenient of that material is its huge volume expansion during lithiation which induces the disintegration of the electrode architecture with cycling. Nanosized Si materials (nanoparticles, nanowires, nanocomposites…) better accommodate large volume variation without cracking. However, the use of such materials by industries is unlikely because of their high synthesis cost, handling difficulties and low tapping density. We have recently demonstrated that Si powder produced by high-energy ball milling (using a laboratory vibratory-type miller) present the same benefits of nanometric Si in terms of performance but not the drawbacks1. Milled Si powder is constituted of micrometric agglomerates (median size of ca. 10 µm), made of submicrometric cold-welded particles with a crystallite size of ca. 10 nm. The micrometric particle size provides handling and non-toxicity advantages compared to nanometric powders, as well as four times higher tap density. The nanocrystalline structure of the ball-milled Si powder is assumed to induce a smoother phase transition upon cycling.1,2 In the present study, ball-milled Si powder is produced at larger scale (500 g/batch compared to 5g/batch in previous work) using a pilot-scale attritor (Fig. 1). Using optimal milling parameters and appropriate composite electrode formulation, this material displays very good electrochemical performance (see Fig. 2). Various analyses will be presented in order to understand the influence of the milling time on the physicochemical characteristics and electrochemical behavior of the Si powder. During these investigations, we noticed that the storage conditions of the electrodes prior to assembling the cell have also a major influence on the electrochemical performance. This aspect will be also discussed. References 1. M. Gauthier, D. Mazouzi, D. Reyter, B. Lestriez, P. Moreau, B. Lestriez, D. Guyomard, L. Roué. A low-cost and high-performance Si-based electrode for Li-ion batteries. Energy Environ. Sci. 6 (2013) 2145–2155. 2. M. Gauthier, D. Reyter, D. Mazouzi, P. Moreau, D. Guyomard, B. Lestriez, L. Roué. From Si wafers to cheap and efficient Si electrodes for Li-ion batteries. J. Power Sources 256 (2014) 32-36. Figure 1
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».