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Enregistrement W3117224531 · doi:10.1149/ma2020-022374mtgabs

Tincone-New Hybrid Organic-Inorganic Anode Material for High Performance Li-Ion Battery

2020· article· en· W3117224531 sur OpenAlexaff
Hongzheng Zhu, Mohammad Hossein Aboonasr Shiraz, Jian Liu

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor materials and devices
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnodeAtomic layer depositionNanotechnologyThin filmConformal coatingCarbon nanotubeHybrid materialElectrodeCoatingChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atomic layer deposition (ALD) is a nanomaterial synthesis method that draws more and more attention in the past few decades. Due to its self-limit growth nature, ALD has become a powerful tool for fabricating uniform and conformal thin film[1]. Molecular layer deposition (MLD), as a derivative of ALD, is a technique specially for organic or organic-inorganic hybrid films. Due to the carbon chains were involved [2], MLD thin film shows several more merits than ALD such as low growth temperature, flexibility and low density, which are very meaningful when applied in battery material. Studies of MLD film in battery field are usually focus on the following aspects. For example, applying MLD film as a post-treatment for electrode. In this way, MLD coating can suppress electrode volume change issue during discharge/charge processes because of its flexibility. [3] Secondly, if added an annealing process, MLD film with organic component would turn into porous carbon/metal oxide matrix. The post-anneal treatment would improve the contact between active material and conductive carbon, and also bring more site for heteroatom doping [4]. Although there are lots of studies of MLD film in battery field, only few researchers use MLD film as an organic electrode material. In our study, we synthesised Tincone MLD film on Nitrogen doped carbon nanotube (N-CNT), and test the electrochemical properties of this hybrid organic-inorganic anode material Tincone/N-CNT in Li-ion battery. As a result, Tincone film shows electrochemical activity in CV test, and good lithium storage ability in cycling test. The capacity retention of Tincone/N-CNT is 89% after 100 cycles. As a usage of MLD film for electrode material, Tincone/N-CNT enriches the ways of applying MLD method in battery field as well as energy storage area. Keywords: MLD battery;Tincone;Lithium ions battery References: [1] Meng X , Wang X , Geng D , et al. Atomic layer deposition for nanomaterial synthesis and functionalization in energy technology[J]. Mater. Horiz, 2017, 4(2):133-154. [2] Choudhury D , Sarkar S K , Mahuli N . Molecular layer deposition of alucone films using trimethylaluminum and hydroquinone[J]. Journal of Vacuum Science & Technology A: Vacuum, Surfaces, and Films, 2015, 33(1):01A115. [3] Luo, L.; Yang, H.; Yan, P.; Travis, J. J., et al. Surface-coating regulated lithiation kinetics and degradation in silicon nanowires for lithium ion battery. ACS Nano 2015, 9, 5559−5566. [4] Chen, C., et al., Nanoporous nitrogen-doped titanium dioxide with excellent photocatalytic activity under visible light irradiation produced by molecular layer deposition. Angew Chem Int Ed Engl, 2013. 52(35): p. 9196-200.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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