Dendritic Copper Current Collectors as a Capacity Boosting Material for Polymer-Templated Si/Ge/C Anodes in Li-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Dendritic copper offers a highly effective method for synthesizing porous copper anodes due to its intricate branching structure. This morphology results in an elevated surface area-to-volume ratio, facilitating shortened electron pathways during aqueous and electrolyte permeation. Here, we demonstrate a procedure for a time- and cost-efficient synthesis routine of fern-like copper microstructures as a host for polymer-templated Si/Ge/C thin films. Dissolvable Zintl clusters and sol–gel chemistry are used to synthesize nanoporous coating as the anode. Cyclic voltammetry (CV) with KOH as the electrolyte is used to estimate the surface area increase in the dendritic copper current collectors (CCs). Half cells are assembled and tested with battery-related techniques such as CV, galvanostatic cycling, and electrochemical impedance spectroscopy, showing a capacity increase in the dendritic copper cells. Energy-dispersive X-ray spectroscopy is used to estimate the removal of K in the bulk after oxidizing the Zintl phase K 12 Si 8 Ge 9 in the polymer/precursor blend with SiCl 4 . Furthermore, scanning electron microscopy images are provided to depict the thin films after synthesis and track the degradation of the half cells after cycling, revealing that the morphological degradation through alloying/dealloying is reduced for the dendritic Cu CC anodes as compared with the bare reference. Finally, we highlight this time- and cost-efficient routine for synthesizing this capacity-boosting material for low-mobility and high-capacity anode coatings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».