Transforming Silicon Slag into High-Capacity Anode Material for Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Silicon is mainly produced by carbothermic reduction of silica. This process generates a by-product called silicon slag, which consists mainly of a mixture of Si, SiC and C. This silicon slag represents considerable energy and material losses. On the other hand, the production of cheaper and more environmentally friendly electrode materials is essential for Li-ion battery manufacturers. In this study, it is demonstrated that this waste containing 65 wt% Si, 31 wt% SiC and 4 wt% C can be valorized as low-cost high-capacity LiB anode material. After 20 h of high-energy ball-milling, C is fully converted to SiC and a micrometric powder is obtained in which submicrometric SiC inclusions are embedded in a nanocrystalline/amorphous Si matrix (Fig. 1a). This material displays a specific discharge capacity ≥1100 mAh g-1 at a current density ≤ 0.9 A g-1 (Fig. 1b) and an areal capacity ≥3.5 mAh cm-2 for at least 100 cycles (Fig. 1c). Moreover, calendering has no negative impact on the electrode performance (Fig 1d). The dQ/dV curves (Fig. 1e) do not shown intense-sharp anodic peak at about 0.45V characteristic of the delithiation of the c-Li15Si4 phase, suggesting that its formation is here prevented. This may be beneficial for the electrode cycle life as the formation of c-Li15Si4 phase is well-known to accentuate the particle cracking. However, a progressive and irreversible increase of the electrode mass and thickness is observed over cycling (reaching 125% and 60% after 200 cycles, respectively) (Fig. 1f), which is mainly attributed to the accumulation of solid electrolyte interphase (SEI) products in the electrode. Figure 1
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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 | 0,001 |
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 ».