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Enregistrement W2587302747 · doi:10.1021/acs.nanolett.6b04551

Parasitic Reactions in Nanosized Silicon Anodes for Lithium-Ion Batteries

2017· article· en· W2587302747 sur OpenAlexfundno aff
Han Gao, Lisong Xiao, Ingo Plümel, Gui‐Liang Xu, Yang Ren, Xiaobing Zuo, Yuzi Liu, Christof Schulz, Hartmut Wiggers, Khalil Amine, Zonghai Chen

Notice bibliographique

RevueNano Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryVehicle Technologies ProgramNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceUniversität Duisburg-EssenU.S. Department of Energy
Mots-clésElectrolyteMaterials scienceLithium (medication)NanoparticleAnodeSiliconElectrodeFadeChemical engineeringPhase (matter)IonParticle (ecology)Particle sizeLithium-ion batteryCapacity lossNanotechnologyBattery (electricity)ChemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When designing nano-Si electrodes for lithium-ion batteries, the detrimental effect of the c-Li 15 Si 4 phase formed upon full lithiation is often a concern. In this study, Si nanoparticles with controlled particle sizes and morphology were synthesized, and parasitic reactions of the metastable c-Li 15 Si 4 phase with the nonaqueous electrolyte was investigated. The use of smaller Si nanoparticles (∼60 nm) and the addition of fluoroethylene carbonate additive played decisive roles in the parasitic reactions such that the c-Li 15 Si 4 phase could disappear at the end of lithiation. This suppression of c-Li 15 Si 4 improved the cycle life of the nano-Si electrodes but with a little loss of specific capacity. In addition, the characteristic c-Li 15 Si 4 peak in the differential capacity (d Q /d V ) plots can be used as an early-stage indicator of cell capacity fade during cycling. Our findings can contribute to the design guidelines of Si electrodes and allow us to quantify another factor to the performance of the Si electrodes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations156
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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