Effect of Pyrolysis Temperature on the Performance of 3D-Printed Silicon–Carbon Anodes Derived from Recycled Photovoltaic Silicon
Notice bibliographique
Résumé
Silicon has been proposed as a promising alternative to graphite in the anode of lithium-ion batteries as it offers a higher theoretical specific capacity. In this study, 3-D printed silicon–carbon composite anodes were fabricated from crystalline silicon solar photovoltaic cell waste to investigate the effect of pyrolysis temperature on their structural, electrical, and electrochemical properties. The aim was to suppress the formation of electrochemically inactive SiC observed at 1400 °C in previous work, while maintaining high electrical conductivity and stable structure. Printed anodes were pyrolyzed at 800 °C, 1100 °C, and 1200 °C. The results showed that pyrolysis temperature influences both the microstructure and electrochemical performance of the printed anodes. Pyrolysis at 1200 °C produced a highly conductive carbon matrix without formation of electrochemically inactive SiC. XRD analysis confirmed that at 1200 °C, no SiC peaks appeared. The enhanced graphitization observed in Raman spectra at this temperature, coupled with the reduced charge-transfer resistance in electrochemical impedance spectroscopy, indicates that the carbon network achieved high electronic conductivity while preserving the active silicon phase. As a result, the anode had an initial specific capacity of approximately 771 mAh g-1, with the Coulombic efficiency of 99.9%, and a capacity retention of 61% over 120 cycles. The performance achieved here demonstrates an improvement over the earlier SLA-printed PV-silicon anodes pyrolyzed at 1400 °C, which confirms that tuning pyrolysis temperature is a key strategy to obtain the optimal morphology.
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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) | 0,001 | 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 ».