Towards Improving the Practical Energy Density of Li-Ion Batteries: Optimization and Evaluation of Silicon:Graphite Composites in Full Cells
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the energy density for Li ion batteries is very crucial for the success of EVs, grid-scale energy storage and next generation of power electronics. A holistic approach is required where the performance of the electrodes and electrolyte needs to be improved simultaneously. On the anode side, Si has been considered as the best candidate to give much higher capacities reaching, in theory, 10 times those of graphite. [1,2] However, in practice Si alone cannot deliver this high capacity reversibly due to many problems associated with volume expansion/shrinking during lithiation/de-lithiation. Also, current cathode materials have limited specific capacity to 150-200 mAh/g and can only be coated up to certain thickness before fracture or polarization takes place. A composite of silicon and graphite with capacities between 500 and 1000 mAh/g has been considered as a transient and practical alternative. In this work we have conducted theoretical and experimental study of silicon, graphite, and binder composite electrodes. We have calculated the percentage of improvement in capacity of composites and in energy density of full cells. We have tested more than 50 compositions in half cells with different ratios, binder type and silicon (shape, size and surface chemistry). Also, we have tested full cells using NMC cathode, a carbonate solvent mixture and various additives. We will show the result of our theoretical and experimental findings and demonstrate the actual parameters that need to be optimized in order to reach real improvements in practical energy density of Li-ion full cells. [1] Chae-Ho Yim, Fabrice M Courtel, Yaser Abu-Lebdeh,Journal of Materials Chemistry, 1(28), 2013 8234. [2] Nuha Salem, Matt Lavrisa and Yaser Abu-Lebdeh, 2015, Energy Technology, DOI 10.1002/ente.201500250.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».