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Record W3005203867

Étude et caractérisation de l'interface électrode-électrolyte de l'anode de silicium pour les batteries lithium-ion

2019· article· fr· W3005203867 on OpenAlexaboutno aff
Dominic Leblanc

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicAdvancements in Battery Materials
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAnodeMaterials scienceLithium (medication)ChemistryNuclear chemistryPhysical chemistry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'autonomie autorisée par une batterie lithium-ion traditionnelle dépend de la quantité d'ions lithium que peut accepter l'anode de graphite. Le silicium offre une capacité nettement supérieure à celle du graphite (4200 mAh g-1vs. 372 mAh g-1) mais résiste mal aux cycles de charge et de décharge. L'anode à base de silicium subit une expansion volumique importante durant l'insertion d'ions lithium (-320%), un changement d'état qui conduit rapidement à sa dégradation. L'objectif principal de cette thèse est de concevoir des anodes à base de silicium permettant l'obtention de batteries au lithium à haute densité d'énergie. Hydro-Québec s'est fixé un objectif de performance pour développer un matériau d'anode à base de silicium; il doit posséder une capacité supérieure à 1000 mAh g-1 accompagnée d'une perte de capacité inférieure à 20% après 100 cycles de charge/décharge. La principale difficulté ~ du projet consiste à trouver une solution permettant de faire fonctionner l'anode de silicium sur un grand nombre de cycles de charge/décharge avec une faible perte de capacité. Trois différents matériaux nanométriques sont étudiés : (1) le silicium de grade métallurgique broyé mécaniquement dans un média liquide sous forme de nanopoudre, (2) les nanosphères de silicium produites par évaporation/condensation dans un plasma induit et (3) le SiOx filamentaire produit par un procédé pyrométallurgique. L'utilisation de nanoparticules de silicium permet d'améliorer la résistance du silicium à la fissuration. Les essais de lithiation in situ dans un microscope électronique à transmission ont permis d'observer que les nanoparticules de silicium peuvent accommoder plus facilement la déformation provenant de la lithiation du nanosilicium sans fissurer. Cependant, le seul fait de diminuer la· grosseur des particules de silicium à une taille nanométrique n'améliore pas de façon significative les performances de l'anode de silicium. La surface du silicium est très réactive et sujette au phénomène de perte de capacité irréversible initiale par la passivation de sa surface avec ~ de l'air, le solvant utilisé pour l'enduction et l'électrolyte de la pile. Puisque le comportement en cyclage dépend en grande partie de l'état de surface du silicium, une méthode de modification de surface à l'aide de triméthoxysilanes a été développée afin de créer une SEI «artificielle » à la surface du nanosilicium. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : pile électrochimique, lithium-ion, anode, silicium, silane

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.198
Teacher spread0.191 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
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