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Enregistrement W2590262989 · doi:10.1149/ma2017-01/1/79

Impact of a Film Maturation Process on the Mechanical Stability of Silicon-Based Electrodes with High Areal Capacities

2017· article· en· W2590262989 sur OpenAlexaff
Cuauhtémoc Reale Hernandez, Zouina Karkar, Alix Tranchot, Aurélien Etiemble, Éric Maire, Dominique Guyomard, Bernard Lestriez, Lionel Roué

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrodeMaterials scienceElectrolyteSiliconComposite materialNanotechnologyOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last ten years, considerable efforts have been devoted to solve the problem of the low cycle life of Si-based electrodes for Li-ion batteries. This mainly originates from the huge volume variation (up to ~300%) of silicon during its lithiation/delithiation, which induces a rupture of the electrode conductive network and an instability of the solid electrolyte interphase (SEI). The use of nanosized Si materials (nanoparticles, nanowires, thin films…) able to better accommodate large strain without extensive electrode cracking has been successively developed for improving the Si electrode cycling stability. However, in most of these studies, the active mass loading is low, resulting in a low areal capacity, typically less than 1 mAh cm - ². This is much lower than that of commercial graphite-based negative electrodes, which can reach up to 5 mAh cm - ². Obtaining stable Si-based electrodes with high areal capacities is very challenging as the increase of the Si areal mass loading accentuates the mechanical strain generated by the Si volume change 1 . We have recently shown that the storing of a Si/C/CMC electrode in humid atmosphere for a few days before drying and cell assembling has a very positive impact on its cycling performance 2 . With such a ‘’maturated’’ electrode, an areal capacity higher than 4 mAh cm -2 can be achieved for more than 100 cycles compared to less than 3 cycles for a no matured electrode. The precise mechanism of this maturation process is still unclear Here, the impact of the maturation step on the mechanical properties of Si/C/CMC electrodes is investigated by means of indentation, peeling and scratch tests. They confirm the higher adhesion and cohesion strengths of the maturated electrode. Its more reversible expansion/contraction behavior upon cycling is also demonstrated from electrochemical dilatometry measurements and in-operando optical microscopy observations (Fig. 1). In addition, focused ion beam scanning electron microscopy (FIB-SEM) tomography shows a better preservation of the pore and Si particle connectivities with cycling for the matured electrode. Lastly, reflectance Fourier transform infrared spectroscopy ( ATR - FTIR) complemented by Nuclear Magnetic Resonance (NMR) analyses indicate that the nature and distribution of the Si-CMC bonds are modified by the maturation step. On the basis of these different analyses, a film maturation mechanism is proposed, which opens up new avenues for optimizing the manufacture process of high-performance Si-based electrodes. 1. Z. Karkar, D. Mazouzi, C. Reale Hernandez, D. Guyomard, L. Roué, B. Lestriez. Threshold-like dependence of silicon-based electrode performance on active mass loading and nature of carbon conductive additive . Electrochim. Acta 215 (2016) 276-288. 2. C. Real Hernandez, Z. Karkar, D. Guyomard, B. Lestriez, L. Roué. A film maturation process for improving the cycle life of Si-based anodes for Li-ion batteries . Electrochem. Comm. 61 (2015) 102-105. Figure 1

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,319

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2017
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