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Enregistrement W2294586957 · doi:10.1149/ma2015-02/1/73

Synthesis at Low Cost and Large Scale of Silicon Powder Suitable for Li-Ion Anodes

2015· article· en· W2294586957 sur OpenAlexaff
Cuauhtémoc Reale Hernandez, Zouina Karkar, Dominique Guyomard, Bernard Lestriez, Lionel Roué

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceBall millNanocrystalline materialAnodeAgglomerateSiliconChemical engineeringNanoparticleNanotechnologyElectrodeMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 drawbacks 1 . 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

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)0,001
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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