Crosslinked Chitosan Networks as Binders for Silicon/Graphite Composite Electrodes in Li-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Silicon/graphite composites have the potential to improve the practical energy density of Li-ion batteries to enable mass-market penetration of electric vehicles. However, they require polymeric binders that are compatible with both silicon and graphite and can sustain alloying and intercalation reactions as well as the associated interfacial reactions. In this work, chitosan, a natural cellulose, is crosslinked with either molecular (citric acid) or polymeric (poly (acrylic acid), PAA) carboxylic acids to form networks with maximum interaction with the composite as evidenced by infrared spectroscopy. Li-ion half-cells of graphite-rich, silicon/graphite negative electrodes using crosslinked chitosan binders show higher initial Coulombic efficiency (ICE) and more stable cycling performance than pristine chitosan. This could be due to the polymeric network produced from the crosslinking reaction between chitosan and carboxyl acids as well as the strong interactions between polymeric network and surface of silicon and graphite as evidenced by adhesion tests. The crosslinked chitosan network can effectively accommodate large volume change of silicon particles and keep other electrode components connected during cycling as evidenced by scanning electron microscope (SEM) images leading to excellent cycling stability. This makes it very attractive for use as a binder in Si/graphite electrodes for Li-ion batteries.
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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 ».