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Enregistrement W2737647520 · doi:10.1149/ma2017-02/4/327

Micron-sized Secondary Silicon Spherical Composite for Practical Li-ion Batteries

2017· article· en· W2737647520 sur OpenAlexaff
Kun Feng, Wenwen Liu, Matthew Li, Yining Zhang, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnodeMaterials scienceGravimetric analysisComposite numberGraphiteElectrodeSiliconParticle (ecology)Electrical conductorPorosityComposite materialNanoparticleEnergy storageNanotechnologyElectronicsOptoelectronicsElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 seuil0,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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