Silicon‐Based Anodes for Lithium‐Ion Batteries: From Fundamentals to Practical Applications
Notice bibliographique
Résumé
Silicon has been intensively studied as an anode material for lithium-ion batteries (LIB) because of its exceptionally high specific capacity. However, silicon-based anode materials usually suffer from large volume change during the charge and discharge process, leading to subsequent pulverization of silicon, loss of electric contact, and continuous side reactions. These transformations cause poor cycle life and hinder the wide commercialization of silicon for LIBs. The lithiation and delithiation behaviors, and the interphase reaction mechanisms, are progressively studied and understood. Various nanostructured silicon anodes are reported to exhibit both superior specific capacity and cycle life compared to commercial carbon-based anodes. However, some practical issues with nanostructured silicon cannot be ignored, and must be addressed if it is to be widely used in commercial LIBs. This Review outlines major impactful work on silicon-based anodes, and the most recent research directions in this field, specifically, the engineering of silicon architectures, the construction of silicon-based composites, and other performance-enhancement studies including electrolytes and binders. The burgeoning research efforts in the development of practical silicon electrodes, and full-cell silicon-based LIBs are specially stressed, which are key to the successful commercialization of silicon anodes, and large-scale deployment of next-generation high energy density 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».