Micron-sized Secondary Silicon Spherical Composite for Practical Li-ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The ever-growing demand for smaller batteries with higher energy density and longer life cycle has triggered research interest on metal alloy materials as an anode for Li-ion batteries (LIBs) in broad applications such as electric vehicle and portable electronics, because metal alloys usually possess much higher theoretical gravimetric and volumetric capacities than those of graphite. Si has been considered as potential candidate due to its highest capacity (4200 mAh/g, according to a state of Li4.4Si), low price and high abundancy. However, progressively large volume change during the charge and discharge reactions hinders Si from being commercially used. We have successfully developed a micron-szied secondary Si-based composite (MSC), with Si nanoparticles (diameter ~70 nm, commercial) embedded in a porous conductive network constructed with conductive carbon and binder materials. Si NPs were purchased in bulk and used as received. The MSC anode exhibited an initial CE of 81%, and >99.8% thereafter. The volume expansion of Si has been effectively limited inside the secondary particle, avoiding damage to the structure of electrode. As a result, the MSC electrode delivered excellent cycling stability with 8% loss over 500 cycles at a rate of 0.5C. Considering the advantages of micron-sized composite, this material could be of interest in the application of real-life 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 ».