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Enregistrement W4406336716 · doi:10.1002/adfm.202423700

Orchestrating a Controllable Engineering of Dual‐Model Carbon Structure in Si/C Anodes

2025· article· en· W4406336716 sur OpenAlexafffund
Jiapeng Zhang, Renlu Yuan, Dengke Wang, Jiangchuan Li, Xue Yao, Lixin Chen, Xiaotian Li, Zhijie Jiang, Haiyan Liu, Yu Hou, Ang Li, Xiaohong Chen, Zhiwen Chen, Chandra Veer Singh, Huaihe Song

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaAlliance de recherche numérique du CanadaWestern Canada Research Grid
Mots-clésMaterials scienceAnodePyrolytic carbonCarbon fibersNucleationCrystallinityElectrochemistrySiliconChemical engineeringStructural stabilityNanotechnologyDual (grammatical number)PyrolysisComposite materialElectrodeThermodynamicsOptoelectronicsStructural engineeringComposite numberPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Silicon‐carbon composites (Si/C) with multistage structures enable structural integrity during cycling. However, the lack of controllable structure preparation on a large scale hinders the stability improvement in practical applications. Herein, a new strategy is proposed to synthesize kilogram‐scale Si/C (PySi/C) featuring a dual‐model carbon structure in one step. The controllable combination of an onion‐like carbon coating on the Si surface with independent pyrolytic carbon is accomplished through the precise adjustment of the pyrolysis temperature. The dual‐model carbon formation mechanism is unraveled, detailing the cooperative coupling of the nucleation laws of carbon compositions as well as the changes trends in morphology and crystallinity. This density functional theory and finite element analysis highlight the dual‐model structure's essential contribution to the electrochemical behavior and structural stability. As expected, PySi/Cs anodes deliver stable cycling performance with retention of 91.5% after 800 cycles at 2 A g −1 . Its comprehensive electrochemical performance surpasses that of the state‐of‐the‐art kilogram‐scale Si‐based anode reported. Moreover, the assembled pouch cell exhibits actual competitiveness, showing a capacity of 1.97 Ah and a retention of 88.9% after 300 cycles at 1 C. This work provides valuable design concepts to further advance the development of Si/C anodes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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