3D Hierarchically Porous High‐Mass Loading SiO <sub>x</sub> Anodes Enabled by Consecutive Multi‐Layer Printing and Mid‐Infrared Laser Annealing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Developing high‐energy‐density SiO x anodes for lithium‐ion batteries requires the strategy to address critical issues related to poor electron/ion transport kinetics and large volumetric changes during cycling. In this study, a novel approach is presented that combines digitally programmable 3D printing and mid‐infrared laser annealing techniques. The chemical scheme is designed for synthesizing carbon‐SiO x nanocomposites using a soft‐templated sol–gel method, in which molecularly incorporated carbon nanodomains are capable of efficiently absorbing mid‐infrared wavelength photons. During laser annealing, the carbon nanodomains serving as photothermal agents enable not only a highly efficient, localized carbothermal reduction to produce electrochemically active SiO x but also trigger the carbonization/graphitization of the polyacrylic acid binder for forming an electrically conductive framework. Consequently, this results in the formation of dual‐porous SiO x anode, featuring mesopores (≈8 nm in diameter) and macropores (100–600 nm in diameter). In parallel, the digitally programmable 3D printing process defines a grid‐pore channel architecture (with a spacing of ≈200 µm). It comprehensively enhances electron/ion transport and structural integrity in ultrathick electrodes. The resulting 3D anode achieves a high areal capacity of 9.5 mAh cm −2 at a mass loading as high as 6.6 mg cm −2 . Combinatorial analyses reveal that the 3D‐printed and laser‐annealed SiO x anode achieves a significantly enhanced electrochemical performance, attributed to a substantial increase in electrical conductivity and Li‐ion diffusion coefficient, along with the formation of a LiF‐rich thin SEI layer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».