Carbon Nanotubes Doped with Silicon for Use in the Anode of Lithium Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The lithium ion battery is an attractive and environmental friendly energy source because of its large versatile applications ranging from portable electronics systems to support renewable energy sources. In addition, lithium ion batteries have the highest energy density among others known chemical batteries and are the most promising technology for portable applications. However, to satisfy such applications is essential to improve some components of lithium ion battery. One of the main challenges is to increase their electrochemical performance by improving the storage of lithium ions in the anode electrode. Graphite has been the most successful materials for the anode electrode, which has reached a specific capacity of 372 mAh g-1. However, those materials have reached its storage capacity limit. Thus, alternative supports which can provide higher capacity than graphite are needed. Carbon nanotubes (CNT) can be a promissory alternative material, especially those that are doped with heteroatoms. The physical and chemical properties of CNT are modified by the dopant atoms intrusion in the carbon lattice that improve the electrical conductivity, morphology and the structure of carbon. The present study shows the synthesis and characterization of silicon doped carbon nanotubes (Si-CNT). Si-CNTs were synthesized by a modified chemical vapor deposition using toluene as carbon source and ferrocene as metal catalyst for the nanotubes growth. Triphenylsilane were used as silicon doping. The effects of various parameters including furnace temperature and silicon concentration were investigated using scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), X ray diffraction (XRD) and Raman spectroscopy. The results showed that the morphological and physical properties of Si-CNT, such as lengths, diameter, defects, and wall thickness, changed in comparison to those of undoped CNT. According to the Raman results the doped nanotubes showed major defect in the structure; this phenomenon can be explained by the integration of the silicon atoms in the structure of the nanotubes, which increase the order of the graphitic network. On the other hand, the elemental atomic composition analysis using SEM by energy-dispersive x-ray spectroscopy (SEM-EDS) showed that silicon is presented with Si content of 0.25±0.09 at. %. The Si-CNT properties and its evaluation as anode materials in lithium ion batteries are discussed.
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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 ».