Atomic Layer Deposition of High‐Capacity Anodes for Next‐Generation Lithium‐Ion Batteries and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Electrification has great impacts on our modern society. To electrify future transportation, state‐of‐the‐art lithium‐ion batteries (LIBs) are still not sufficient in multiple aspects including cost, energy density, lifespan, and safety. To this end, next‐generation high‐energy LIBs and beyond are highly regarded. In this regard, high‐capacity anodes are undergoing intensive investigation, such as silicon, SnO 2 , and lithium metal. However, such anode materials are commonly experiencing large volume changes and related issues, which are reflected on mechanical degradation, capacity fading, low efficiency, and unsatisfactory lifetime. To address these challenges, many technical strategies have been investigated. In the past decade, atomic layer deposition (ALD) has emerged as a new promising technique enabling atomic‐scale surface modification and nanoscale design of high‐capacity anodes for high performance. In this review, recent ALD studies on developing high‐capacity anodes for LIBs and beyond are thoroughly summarized. In addition, ALD strategies and their effectiveness in pursing high‐energy LIBs and beyond are discussed. Particularly, we highlighted the latest advances of ALD for addressing the notorious issues associated with Li metal anodes. It is expected that this work will promote the applications of ALD in new battery systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».