Composites of Silicon@Li <sub>4</sub> Ti <sub>5</sub> O <sub>12</sub> and Graphite for High-Capacity Lithium-Ion Battery Anode Materials
Notice bibliographique
Résumé
Silicon (Si) is a promising anode material for lithium-ion batteries owing to its high theoretical capacity. However, it suffers from poor capacity retention during cycling due to mechanical stresses, pulverization, and an unstable solid electrolyte interface. One practical approach to mitigate the problem is a coating design, where nano-sized silicon is encapsulated within a selected protective layer. In this study, silicon nanoparticles have been coated with a protective layer of Li 4 Ti 5 O 12 (LTO) ceramic and prepared using a water-based sodium alginate binder. It is found that the Si@LTO composites can be combined with graphite to improve battery performance further. The composite electrodes have been tested in half cells at C/10 and 1C rates. The best Si@LTO and graphite composite has an initial high capacity (∼900 mAh g −1 at C/10 and ∼600 mAh g −1 at 1C) and good capacity retention. It is found that this capacity retention is superior to Si@LTO alone and a binary composite of silicon with graphite. These Si@LTO + graphite composites are a promising way to integrate silicon into the development of stable and high-energy-density lithium-ion batteries.
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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 ».