A Review on Recent Advances for Boosting Initial Coulombic Efficiency of Silicon Anodic Lithium Ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
Rechargeable silicon anode lithium ion batteries (SLIBs) have attracted tremendous attention because of their merits, including a high theoretical capacity, low working potential, and abundant natural sources. The past decade has witnessed significant developments in terms of extending the lifespan and maintaining high capacities of SLIBs. However, the detrimental issue of low initial Coulombic efficiency (ICE) toward SLIBs is causing more and more attention in recent years because ICE value is a core index in full battery design that profoundly determines the utilization of active materials and the weight of an assembled battery. Herein, a comprehensive review is presented of recent advances in solutions for improving ICE of SLIBs. From design perspectives, the strategies for boosting ICE of silicon anodes are systematically categorized into several aspects covering structure regulation, prelithiation, interfacial design, binder design, and electrolyte additives. The merits and challenges of various approaches are highlighted and discussed in detail, which provides valuable insights into the rational design and development of state-of-the-art techniques to deal with the deteriorative issue of low ICE of SLIBs. Furthermore, conclusions and future promising research prospects for lifting ICE of SLIBs are proposed at the end of the review.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».