Advnaced Silicon and Tin Anodes for Lithium Ion Battery
Notice bibliographique
Résumé
Development of low cost, high energy, safe and long-life rechargeable battery technology is critical for widespread commercialization of smart grid and electric vehicle. Rechargeable lithium-ion batteries have been considered as most promising candidates as energy storage system for transportation, smart grids and stationary power. In this presentation, I will present our recent work on advanced Silicon(Si) and Tin(Sn) anode materials development for next generation rechargeable lithium-ion batteries: (1) The latest achievements and some ongoing work in silicon anode based high energy Li-ion battery through the collaboration with General Motors. More specifically, advanced Si electrodes have been developed by a simple flash heat treatment and sulfur-doped graphene wrapping technique which can efficiently accommodate Si volume expansion and demonstrate excellent electrochemical reversibility and cycling. (2) A novel and facile method was developed to synthesize a rod-on-sheet-like nanohybrid (denoted as SnS-SG), consisting of one-dimentional (1D) single-crystalline, orthorhombic tin sulfide (SnS) supported on two-dimentional (2D) sulfur-doped graphene. The SnS-SG nanohybrid exhibited a superior cycle stability over 1500 cycles with a high capacity retention of 85%, the longest demonstrated cyclability among numerous Sn-based anode materials reported so far in LIBs.
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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 ».