Impact of binder content on particle fracture and microstructure of solvent-free electrodes for Li-ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
The fraction of polytetrafluoroethylene (PTFE) binder in solvent-free Li-ion battery electrodes is shown to have a dramatic impact on their processability, microstructural evolution and elec- trochemical performance. We show experimentally that increasing binder fraction from 0.5 to 4 wt.% transformed the electrode microstructure from an efficient, open structure containing PTFE nano-fibrils to a cemented morphology with blocked porosity. The solvent-free electrodes showed a classical visco-elastic response during compression, comprising three distinct regions of deformation. The electrode stiffness and yield/flow strength increased non-linearly with binder fraction such that for higher binder contents (>2wt.%), there was extensive LiNi0.6Co0.2Mn0.2O2 (NMC) particle fracture during the calendering process, with cracks propagating along the grains of polycrystalline NMC particles. Conversely at lower binder fraction (<2wt.%), the PTFE readily fibrillated into highly textured (100) crystalline nano-fibrils and NMC particles remained largely intact. These electrodes showed superior electrochemical performance due to higher ionic mobility through the open nano-fibrillar microstructure and intact NMC particles.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».