A Maturation Process or Binders Based on Coordination Chemistry to Boost the Mechanical Strength and Cyclability of Si-Based Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Silicon is attractive as negative electrode material for Li-ion batteries (LIBs) to increase their energy density [1]. The main challenge is to deal with the large silicon volume expansion induced by its lithiation, which damages the mechanical integrity of the electrode, and produces an unstable solid electrolyte interphase (SEI). Recently, we have discovered a post-processing treatment, called maturation, which very significantly improves the mechanical and electrochemical stabilities of silicon-based electrodes made with polycarboxylic acid binders [2-4]. It consists of storing the electrode in a humid atmosphere for a few days before drying and cell assembly. We found that during maturation, the atmospheric-induced corrosion of the current collector releases oxidized copper species that migrate into the electrode to physically crosslink the binder phase, substantially modifying its resiliency to the silicon volume variation as shown by various in situ and operando characterizations. The pre-addition of a small amount of copper or zinc salt in the electrode slurry allows to reach similar improvement of electrochemical performance than maturation [5]. This reveals that there is great potential to explore coordination chemistry to design new, more efficient binders through the medium strength and dynamic nature of coordination bonds [6]. Acknowledgments The authors thank the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC) (grant RGPIN-2016-04524) and Transition Énergétique Québec (TEQ) (grant Techno-0040-0001) for financial support of this work. References [1] M.N. Obrovac, Si-alloy negative electrodes for Li-ion batteries. Current Opinion in Electrochemistr, 2018, 9, 8–17. [2] Z. Karkar et al., How silicon electrodes can be calendered without altering their mechanical strength and cycle life J. Power Sources, 2017, 371, 136-147. [3] C. Real Hernandez et al., A Facile and Very Effective Method to Enhance the Mechanical Strength and the Cyclability of Si-Based Electrodes for Li-Ion Batteries, Adv. Energy Mater, 2017, 1701787. [4] V. Vanpenne et al., Adv. Energy Mater, Dynamics of the morphological degradation of Si-based anodes for Li-ion batteries characterized by in-situ synchrotron X-ray tomography, Adv. Energy Mater. 9, 2019, 1803947 [5] D. Mazouzi et al., CMC-citric acid Cu(II) cross-linked binder approach to improve the electrochemical performance of Si-based electrodes Electrochimica Acta, 2019, 304, 495-504. [6] T. Devic, B. Lestriez, L. Roué, Silicon Electrodes for Li-Ion Batteries. Addressing the Challenges through Coordination Chemistry, ACS Energy Letters, ACS Energy Lett., 2019, 4, 550−557.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».