Fundamentals, preparation, and mechanism understanding of Li/Na/Mg-Sn alloy anodes for liquid and solid-state lithium batteries and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Lithium metal is one of the most promising anodes to develop high energy density and safe energy storage devices due to its highest theoretical capacity (3860 mAh·g −1 ) and lowest electrochemical potential, demonstrating great potential to fulfill unprecedented demand from electronic gadgets, electric vehicles, and grid storage. Despite these good merits, lithium metal suffers from low Coulombic efficiency and dendritic growth, leading to internal short-circuiting of the cell and raising safety concerns about employing lithium metal as an anode. Recently, lithium-tin (Li-Sn) alloys, among other lithium alloys, have emerged as a potential alternative to lithium metal to efficiently suppress the lithium dendrite formation and reduce interfacial resistance for safer and longer-lasting lithium batteries. Accordingly, this work first reviews the fundamentals of Li-Sn alloys, and critically analyzes the failure mechanisms of pristine Li-metal anode and how Li-Sn alloys could overcome those challenges. The subsequent section examines various strategies to synthesize Li-Sn bulk and protection film alloys, followed by an evaluation of symmetric cell performance. Furthermore, the comparative electrochemical performance of full cells against different cathodes and solid electrolytes provides an overview of the present research. Subsequently, advanced characterization techniques were discussed to visualize lithium dendrites directly and quantify the mechanical performance of Li-Sn alloys. Last but not the least, the state-of-the-art progress of applying M-Sn (M = Na and Mg) beyond lithium batteries was summarized. In closing, this work identifies the critical challenges and provides future perspectives on Li-Sn alloy for lithium batteries and beyond.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».