Adhesion and Surface Layers on Silicon Anodes Suppress Formation of <i>c</i> -Li <sub>3.75</sub> Si and Solid-Electrolyte Interphase
Notice bibliographique
Résumé
The formation of c -Li 3.75 Si is known to be detrimental to silicon anodes in lithium-ion batteries. To suppress the formation of this crystalline phase and improve the electrochemical performance of Si-based anodes, three approaches were amalgamated: addition of a nickel adhesion sublayer, alloying of the silicon with titanium, and addition of either carbon or TiO 2 as a capping layer. The silicon-based films were analyzed by a suite of methods, including scanning electron microscopy (SEM) and a variety of electrochemical techniques, as well as X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) to provide insights into the composition of the resulting solid-electrolyte interphase (SEI). A nickel adhesion layer decreased the extent of delamination of the silicon from the underlying copper substrate, compared to Si deposited directly on Cu, which resulted in less capacity loss. Alloying of silicon with titanium (85% silicon, 15% titanium) further increased the stability. Finally, capping these multilayer electrodes with either a thin 10 nm layer of carbon or TiO 2 resulted in the best electrode behavior and lowest cumulative relative irreversible capacity. TiO 2 is slightly more effective in enhancing the capacity retention, most likely due to differences in the resulting solid-electrolyte interphase (SEI). The combination of an adhesion layer, alloying, and surface coatings shows a cumulative suppression of the formation of c -Li 3.75 Si and SEI, resulting in the greatest improvement of capacity retention when all three are incorporated together. However, these strategies appear to only delay the onset of the c -Li 3.75 Si phase; eventually, the c -Li 3.75 Si phase will form, and at that point, the capacity degradation rate of all the electrodes becomes similar.
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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 ».