Nanostructured silicon on stainless steel as a binder-free and carbon-free anode for lithium-ion batteries
Notice bibliographique
Résumé
The chemical vapor deposition method with an Au thin film as the catalyst and SiCl 4 as the Si-containing precursors was used to fabricate nanostructured Si, including Si nanowires, on stainless-steel substrates. All samples synthesized at 750–1000 °C and 15–60 min showed Si deposition, with Si nanowires obtained at 1000 °C for the duration of 25–30 min. The nanostructured Si produced on the conductive stainless-steel substrates was used directly as a working electrode in a Li-ion battery (LIB) cell, enabling a simple binder-free and carbon-free cell assembly. The electrochemical performance of the nanostructured Si electrode materials in LIB, including specific capacity, capacity retention, Coulombic efficiency, and rate capability, was investigated. The nanostructured Si sample prepared at 1000 °C and 20 min (SiNS-20) showed the best electrochemical performance, delivering 3379 mAh g −1 for the second discharge specific capacity when cycled at a rate of 0.5 C, corresponding to the highest possible Li–Si phase of Li 15 Si 4 . The discharge capacity remained at 2197 mAh g −1 after 50 cycles with a high Coulombic efficiency of 97%, showing promising performance as LIB electrodes. More importantly, the synthetic approach of nanostructured Si directly on a conductive substrate provides a method towards the binder-free and carbon-free electrode design for use in LIBs.
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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 | 0,001 |
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 ».