MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2321135336 · doi:10.1021/nl503490h

Toward Practical Application of Functional Conductive Polymer Binder for a High-Energy Lithium-Ion Battery Design

2014· article· en· W2321135336 sur OpenAlexaff
Hui Zhao, Zhihui Wang, Peng Lu, Meng Jiang, Feifei Shi, Xiangyun Song, Ziyan Zheng, Xin Zhou, Yanbao Fu, Abdelbast Guerfi, Xingcheng Xiao, Zhi Liu, Vincent Battaglia, Karim Zaghib, Gao Liu

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésFaraday efficiencyAnodeMaterials scienceGravimetric analysisLithium (medication)Silicon monoxideElectrical conductorBattery (electricity)SiliconCurrent collectorChemical engineeringPolymerLithium-ion batteryElectrodeComposite materialChemistryElectrolyteOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon alloys have the highest specific capacity when used as anode material for lithium-ion batteries; however, the drastic volume change inherent in their use causes formidable challenges toward achieving stable cycling performance. Large quantities of binders and conductive additives are typically necessary to maintain good cell performance. In this report, only 2% (by weight) functional conductive polymer binder without any conductive additives was successfully used with a micron-size silicon monoxide (SiO) anode material, demonstrating stable and high gravimetric capacity (>1000 mAh/g) for ∼500 cycles and more than 90% capacity retention. Prelithiation of this anode using stabilized lithium metal powder (SLMP) improves the first cycle Coulombic efficiency of a SiO/NMC full cell from ∼48% to ∼90%. The combination enables good capacity retention of more than 80% after 100 cycles at C/3 in a lithium-ion full cell.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations208
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNano LettersMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207