In-Situ Characterization of Si-Based Electrodes By Dilatometry and Acoustic Emission
Notice bibliographique
Résumé
The replacement of carbon by silicon as active material in negative electrodes of Li-ion batteries is very attractive since the gravimetric and volumetric capacities of silicon are much higher than those of carbon. However, silicon suffers from huge volume variation (up to ~300% versus 10% for C) upon cycling. This leads to the electrode pulverization inducing electrical disconnections in addition to cause an instability of the solid electrolyte interface (SEI), resulting in poor cycle life and coulombic efficiency. A precise evaluation of the volume variation and cracking processes is thus crucial to develop more efficient Si-based electrodes. For that purpose, in the present study, the volume change of Si-based anodes during cycling is monitored by in situ dilatometry. In addition, in situ acoustic emission (AE) measurements are performed to study the electrode pulverization process with cycling. For a better identification of the origin of the different populations of detected AE signals, a detailed study of their energetic and temporal characteristics (amplitude, rise time, frequency...) is conducted. The influence of the cycling conditions (discharge capacity, cycle number, C-rate), electrode formulation (Si particle size…) and processing (calendar pressure) and electrolyte composition on the electrode volume variation and cracking is highlighted and correlated to its electrochemical performance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».