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Enregistrement W4413335001 · doi:10.1021/acs.jpcc.5c03263

Influence of Silicon Nanowire Morphology and Defect on Its Lithium-Ion Battery Anode Performance

2025· article· en· W4413335001 sur OpenAlexafffund
Linh Quy Ly, Vishnu Surendran, Venkataraman Thangadurai, Yujun Shi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvancements in Battery Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésAnodeMaterials scienceNanowire batteryNanowireSiliconLithium (medication)Morphology (biology)Lithium-ion batteryBattery (electricity)IonSilicon nanowiresOptoelectronicsNanotechnologyEngineering physicsLithium vanadium phosphate batteryElectrodeChemistryEngineeringPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the electrochemical performance of Si nanowires (SiNWs), synthesized through chemical vapor deposition, by different mechanisms of vapor–liquid–solid (VLS) and vapor–solid–solid (VSS), for applications as anodes in lithium-ion batteries (LIBs). The synthesized VLS-SiNWs and VSS-SiNWs exhibit different morphologies and defect densities, leading to varying performance in terms of specific capacity, cycling stability, and capacity retention. Despite morphological variations, all SiNWs have a specific capacity greater than 2500 mA h g –1, along with reversible rate capabilities at various C-rates, and Coulombic efficiencies exceeding 90%. Cyclic voltammograms confirm the presence of a solid electrolyte interphase (SEI) and Li–Si phase transition leading to the formation of Li 15 Si 4 at room temperature, with the VSS-SiNW electrode experiencing an irreversible loss of active materials, while the VLS-SiNW electrode shows gradual kinetic enhancement during cycling. Additionally, electrochemical impedance spectroscopy is employed to evaluate the bulk resistance, SEI resistance, as well as the charge transfer resistance in the electrode materials and to understand the effect on their specific capacity. X-ray diffraction analysis on the electrodes after cycling confirms the formation of amorphous Li 15 Si 4 in VLS-SiNWs and the irreversible formation of crystalline Li 15 Si 4 for the VSS-SiNWs. By maintaining consistent control over parameters, such as loading mass, areal density, NW diameter, and crystallite size across the samples, this study highlights the superior LIB anode performance of VLS-SiNWs in all evaluated metrics compared to that of VSS-SiNWs, mainly due to the lower defect density present in the VLS-SiNWs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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