Phosphorus–Hard Carbon Composite Anodes for High-Performance Sodium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Sodium-ion batteries (SIBs) present a promising alternative to lithium-ion batteries for large-scale energy storage, owing to the abundance of sodium resources and lower cost. However, the commonly used anode material, hard carbon (HC), limits volumetric energy density due to its porous structure and low density. Red phosphorus (P), with its high theoretical volumetric capacity (∼6000 mAh cm –3 ), is a compelling alternative but suffers from severe volume expansion and poor electronic conductivity. In this study, we investigated the potential of composite electrodes by blending red P with commercial HC to harness the complementary advantages of both materials. To optimize red P electrodes, SWCNT conductive additives, a PAANa binder, and carbonate-based electrolytes with an FEC additive were initially employed. Following this, a systematic investigation was conducted into different blending methods, specifically mechanical blending and physical vapor deposition (PVD). PVD significantly improved the uniformity and cycling stability of P/HC blends. Blending 5 wt% P via PVD enhanced specific capacity from ∼300 mAh g –1 (pure HC) to ∼420 mAh g –1 , maintaining excellent cycling stability over 100 cycles. These findings provide valuable guidance for developing high-capacity, stable SIB anodes and lay the groundwork for further optimization of P/HC composites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».