The recent advancements in lithium-silicon alloy for next generation batteries:A review paper
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical energy storage devices are essential in modern life, with batteries offering high energy density and compatibility. Lithium-ion batteries (LIBs), renowned for their cyclability and performance, are widely used in commercial applications. Electrode materials are the most crucial components for achieving high energy density in LIBs. Due to their high capacity, low cost, environmental friendliness, and low working voltage, lithium alloys have garnered significant attention as an anode material for LIBs. Among them, lithium-silicon (Li-Si) alloy stands out due to its exceptional properties, with lithium embedded in silicon, a highly promising material. This review explores the potential of Li-Si alloys as high-capacity anodes, including the use of artificial solid electrolyte interface (SEI) layers and additives in batteries. It covers recent developments in Li-alloy anodes and compares various synthesis methods, characterizations, and electrochemical performance evaluations of Li-Si alloys. A unique aspect of this review is introducing a novel performance benchmarking framework, systematically comparing Li-Si alloys with other alloy anode materials under standardized conditions, which has not been explored in previous literature. Finally, it discusses the challenges and prospects for enhancing the performance of Li-Si materials in battery applications. Li-Si materials have great potential in battery applications due to their high-capacity properties, utilizing both lithium and silicon. This review provides an overview of the progress made in the synthesis and utilization of Li-Si as anodes, as well as artificial SEI and additives in LIBs, Li-air, Li-S, and solid-state batteries. It offers detailed insight into the electrochemical performance of Li-Si for different applications. Finally, the review addresses the challenges and envisions future prospects in the development of Li-Si for high-performance batteries. • Investigate the most recent advancements in lithium alloy anodes. • Elucidate the pros and cons of lithium-silicon based materials. • Compare various synthesis methods using electrochemical in-situ and ex-situ characterizations. • Discuss the challenges and opportunities of lithium-silicon materials in different battery applications.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».