Thick Architected Silicon Composite Battery Electrodes Using Honeycomb Patterned Carbon Nanotube Forests
Notice bibliographique
Résumé
To meet the growing performance demands for personal electronics and electric vehicles the energy density of lithium-ion batteries can be increased by incorporating thicker electrodes. We present thick “honeycomb” electrodes based on patterned, vertically aligned carbon nanotubes (CNTs) on Cu foils. Thick electrodes are created by Si deposition on >100 μm tall honeycomb patterned CNTs. Si-CNT electrodes are cycled in half-cells, demonstrating electronic connection between the Si and Cu foil via the aligned CNTs. For ~4.7 mAh cm−2 capacity the honeycomb patterning improves capacity retention (78%) over 30 cycles compared to non-patterned electrodes (58%). We attribute this improvement to the honeycomb’s ability to accommodate Si expansion, thereby reducing cracking that causes active material loss and solid electrolyte interphase instability, and to provide pathways for Li-ion transport into the electrode. The Si-CNT electrode capacity is further increased to 20 mAh cm−2 by increasing the Si loading. Finally, a fluoroethylene carbonate containing electrolyte is used to increase cell lifetime. Here, the honeycomb electrodes have a higher areal (~10.2 mAh cm−2) and retained (65%) capacity over 180 cycles, and exhibit superior rate performance to their non-patterned counterparts. Our work demonstrates the role of patterning in enabling aligned CNTs as a robust template for thick battery electrodes.
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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 ».