MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6907781548 · doi:10.25394/pgs.13110593.v1

IN SITU MORPHOLOGICAL AND STRUCTURAL STUDY OF HIGH CAPACITY ANODE MATERIALS FOR LITHIUM-ION BATTERIES

2020· dissertation· en· W6907781548 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueChemical and Physical Properties of Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArgonne National LaboratoryBasic Energy SciencesDivision of Chemical, Bioengineering, Environmental, and Transport SystemsFundamental Research Funds for the Central UniversitiesOffice of ScienceNational Natural Science Foundation of ChinaWuhan UniversityCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaU.S. Department of EnergyLarge-Scale Instrument and Equipment Sharing Foundation of Wuhan UniversityNational Science Foundation
Mots-clésAnodeElectrodeParticle (ecology)TinElectrochemistryGraphiteEnergy storageNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-ion batteries(LIBs) have dominated the energy storage market in the past two decades. The high specific energy, low self-discharge, relatively high power and low maintenance of LIBs enabled the revolution of electronic devices and electric vehicle industry, changed the communication and transportation styles of the modern world. Although the specific energy of LIBs has increased significantly since first commercialized in 1991, it has reached a bottleneck with current electrode materials. To meet the increasing market demand, it is necessary to develop high capacity electrode materials.<br>Current commercial anode material for LIB is graphite which has a specific capacity of 372 mAh g-1. Other group IV elements (silicon (Si), germanium (Ge), tin (Sn)) have much higher capacities. However, group IV elements have large volume change during lithiation/delithiation, leading to pulverization of active materials and disconnection between electrode particles and current collector, resulting in fast capacity fading. To address this issue, it is essential to understand the microstructural evolution of Si, Ge and Sn during cycling.<br><br>This dissertation is mainly focused on the morphological and structural evolution of Sn and Ge based materials. In this dissertation, anin situ focused ion beam-scanning electron microscopy (FIB-SEM) method is developed to investigate the microstructuralevolution of a single electrode particle and correlate with its electrochemical performance. This method is applied toall projects. The first project is to investigate the microstructural evolution of a Sn particle during cycling. Surface structures of Sn particles are monitored and correlated with different states of charge. The second project is to investigate the morphological evolution of Ge particles at different conditions. Different structures (nanopores, cracks, intact surface) appear at different cycling rates. The third project is to study selenium doped Ge (GeSe) anodes. GeSe and Ge particles are tested at the same condition. Se doping forms Li-Ge-Se network, provides fast Li transport and buffers volume change. The fourth project is to study the reaction front of Ge particle during lithiation. Micron-sized Ge particles have two reaction fronts and a wedge shape reaction interface, which is different from the well-known core-shell mode. The fifth project is to investigate antimony (Sb)-coated porous Ge particles. The Sb coating suppresses electrolyte decomposition and porous structure alleviates volume change. The results in this dissertation reveal fundamental information about the reaction mechanism of Sn and Ge anode. The results also show the effects of doping, porous structuring and surface coating of anode materials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetChemical and Physical Properties of MaterialsTravaux en français237 207