Comparative Study of Si-Ti Thin Films and Alloys As Lithium Ion Anodes
Notice bibliographique
Résumé
Si based materials have been intensively studied due to the high theoretical capacity of Si (2194 Ah/L, 3579 mAh/g [1, 2]) and applicable lithiation voltage (around 0.4 V [3]). To address the issues brought by severe volume change during the charge-discharge process, the concept of active-inactive Si based alloys has been developed. Si can form intermetallic compounds with some inactive (towards Li) metals, such as Fe, Co, Mn and Ni [4]. These inactive Si1-xMx phases dilute the expansion of Si and thereby improve electrode cycling performance. Recent reports suggested that the voltage curves of Si1-xMxalloys can be shifted by hundreds of millivolts, presumably due to the stress induced by the volume expansion of active Si while being bonded to the inactive phase [5]. In this work, Si1-xTix (0 ≤ x ≤ 0.4, Δx = 0.05) alloys were prepared both by ball milling and magnetron sputtering. The structure evolution of these alloys and their electrochemical performance as negative electrodes for lithium ion batteries were compared. The capacity dependence of the Si-Ti alloys on Ti content suggests that these alloys comprise an active Si phase and an inactive Si phase. A voltage shift was observed during the lithiation process of Si1-xTix thin-films. Increasing the Ti content (x ≤ 0.3) was found to gradually lower the lithiation voltage by a shift of up to 600 millivolts, while the average voltage during delithiation process remains constant. (Figure 1). The voltage shift during discharge suppresses the formation of the Li15Si4phase at full lithiation, resulting in improved cycling performance. This presentation will discuss the structural and electrochemical characteristics of sputtered and ball-milled Si-Ti alloys and their relation to alloy reversible capacity and cycle life. Acknowledgements The authors acknowledge funding from NSERC and 3M Canada, Co. under the auspices of the Industrial Research Chair and Discovery grant programs. We also acknowledge the support of the Canada Foundation for Innovation, the Atlantic Innovation Fund and other partners that fund the Facilities for Materials Characterization managed by the Institute for Research in Materials. Yukun Wang acknowledges the support from SCUT Doctoral Student Short-term Overseas Visiting Study Funding Project. References [1] M.N. Obrovac and L. Christensen, Electrochem. Solid-State Lett., 7 (5) A93, (2004). [2] M.N. Obrovac and L.J. Krause, J. Electrochem. Soc., 154(2) A103, (2007). [3] L. Baggetto, R.A.H. Niessen, F. Roozeboom, and P.H.L. Notten, Adv. Funct. Mater., 18(7) 1057 (2008). [4] Z. Du, T.D. Hatchard, R.A. Dunlap and M.N. Obrovac, J. Electrochem. Soc., 162 (9) A1858, (2015). [5] Z. Du, S.N. Ellis, R.A. Dunlap and M.N. Obrovac, J. Electrochem. Soc., 163 (2) A13, (2016). Figure 1
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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 | 0,001 | 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 ».