Ternary Cross-Linked Multi-Functional Blended Polymers for High-Performance Silicon Anodes in Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Silicon (Si) based anode material is highly attractive for next-generation lithium‐ion batteries (LIBs) due to its unparalleled theoretical capacity and abundance. However, a severe problem of Si is the significant volume change associated with the lithiation processes, resulting in reduced capacity retention. Researchers have traditionally considered the roles of interactive binders and conductive additives as separate entities. These two components often lead to remarkably decreased mass ratio of Si to nonactive material, which inevitably limits the electrode capacity. To achieve an enhance utilization efficiency, herein, we have developed a multifunctional nanocomposite binder for high capacity nano-size Sibased material through a cross-linked polymer of carboxymethylcellulose (CMC), polyacrylic acid (PAA) spine with graphenized polyacrylonitrile (PAN) through a gradual carbonizing route. This nanocomposite strongly interacts with Si material, providing a robust nanoarchitecture with abundant conductive pathways for Li-ion transport. CMC and PAA with a large number of carboxyl groups provide binding ability by sturdy three-dimensional (3D) cross-linked network with relatively a thin SiO2 mechanical binding film on the surface of Si nanoparticles onto a highly porous carbon and forming a stable solid electrolyte interface (SEI) layer. Meanwhile, graphenized PAN provides a highly interconnected conductive nanoarchitecture of a nitrogen-doped graphenized-like structure (NG), which provides enhanced pathways for lithium ion diffusion. Without any conductive additives, this nanocomposite material not only shows a high superior 1st discharge capacity of 3473 mAh g-1, high initial Coulombic efficiency of 89%, excellent rate capability, and remarkable cycling life for more 600 cycles when cycled at high current density of 3000 mA g-1, but also maintaining good cyclability with a constant high areal capacity of ~ 2.7 mAh cm-2. Together with the ease of fabrication, this provides a promising avenue for commercial LIBs. Figure 1
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».