Revalorization of graphite fines via carbon nanotube integration for sustainable fast-charging Li-ion battery anodes
Notice bibliographique
Résumé
In this study, graphite fines—a by-product from the spheroidization of natural graphite—were revalorized into fast-charging anode materials for lithium-ion batteries. A spray-drying method was employed to agglomerate these fines into spherical particles with the addition of 1 wt% carbon nanotubes (CNTs), followed by pitch coating and carbonization at 1100 °C. The resulting GA-CNT@P material exhibited superior rate performance and reduced lithium plating compared to commercial battery-grade natural graphite. Electrochemical tests showed high reversible capacities (∼350 mAh g −1 ), low polarization, and enhanced charge/discharge capabilities, retaining 96 % capacity at 4C discharge and 40 % at 1C charge. Electrochemical impedance spectroscopy revealed reduced solid electrolyte interphase resistance, charge-transfer resistance and Warburg resistance for GA-CNT@P. Differential open-circuit voltage analysis during fast charging indicated a delayed onset of lithium plating and a lower quantity of plated Li compared to the commercial reference. This work demonstrates a scalable, cost-effective strategy to transform graphite waste into high-performance anodes, promoting sustainable battery manufacturing. • Graphite fines revalorized into fast-charging Li-ion battery anodes. • Spray drying yields spherical agglomerates with tailored particle size. • CNT addition and pitch coating enhance rate performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».