MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283787447 · doi:10.1002/aenm.202200850

Design Criteria for Silicon‐Based Anode Binders in Half and Full Cells

2022· article· en· W4283787447 sur OpenAlexafffund
Li Deng, Yun Zheng, Xiaomei Zheng, Tyler Or, Qianyi Ma, Lanting Qian, Ya‐Ping Deng, Aiping Yu, Jun‐Tao Li, Zhongwei Chen

Notice bibliographique

RevueAdvanced Energy Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilUniversity of WaterlooNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAnodeMaterials scienceSiliconGraphiteLithium (medication)NanotechnologyVolume (thermodynamics)ElectrodePolymerEngineering physicsProcess engineeringComposite materialOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While silicon is considered one of the most promising anode materials for the next generation of high‐energy lithium‐ion batteries (LIBs), the industrialization of Si anodes is hampered by the anode's large volume change during the charging and discharging process. In comparison to the traditional graphite anode used in LIBs, the Si anode places more stringent demands on the binder, which must maintain intimate contact between the electrode components and the integrity of the ion and electron transport channels when subjected to frequent large volume changes. The purpose of this review is to cover the recent advances in binder design strategies by examining the molecular structure, chemical functionalities, physical and mechanical properties of the binder materials, as well as the working strategies involved. The challenges in the design of the innovative polymer binder for commercializing Si anodes are discussed, as well as the future development direction and application prospects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations158
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvanced Energy MaterialsMême sujetAdvancements in Battery MaterialsTravaux en français237 207