MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1616348862 · doi:10.20381/ruor-4802

New Perovskite Materials for Sensors and Low Temperature Solid Oxide Fuel Cell (LT-SOFC) Applications

2011· dissertation· en· W1616348862 sur OpenAlexvenueno aff
Syed M. Bukhari

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGas Sensing Nanomaterials and Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid oxide fuel cellPerovskite (structure)Fuel cellsOxideMaterials scienceChemical engineeringNanotechnologyInorganic chemistryChemistryMetallurgyEngineeringPhysical chemistryAnode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work involved the development of new perovskite oxides based on SmFeO3 and testing their performances as sensors for reducing gases (H2, CO & CH4) and as anode materials for dry methane oxidation in solid oxide fuel cells. The new perovskite oxide materials with formula Sm0.95Ce0.05Fe1-xMxO3-δ (M= Co, Ni & Cr) were synthesized by a sol gel method using citric acid as a complexing agent. The resulting materials were characterized by using a battery of techniques including XRD, XRF, XPS, SEM and electrochemical methods. Sensing experiments revealed that both cobalt doped and Cr doped materials can detect H2, CO and CH4 in air at different temperatures including room temperature. The Ni doped materials did not prove good candidates as sensors. However, their reduction treatment studies showed the formation of metallic nanoparticles on the surface which deeply influence their electrical conductivity as well as sensing ability. Consequently, this modification in surface structure and chemical composition enabled them to sense hydrogen gas at 300oC very effectively. The response of sensors based on these reduced materials was measurable and reversible. Some materials were also selected on the basis of their reduction stability and electrical properties, and their electrochemical performances were evaluated as SOFC anodes under dry methane and dry hydrogen fuels separately. The performance tests as SOFC anode revealed that the best anode material for the oxidation of dry hydrogen fuel is Sm0.95Ce0.05FeO3-δ. Furthermore, Sm0.95Ce0.05FeO3-δ proved to be coke resistant anode under dry methane fuel and exhibited reasonably low charge transfer resistance values at temperatures between 600-700oC. The doping of Co and Ni at the B-site of Sm0.95Ce0.05FeO3-δ found to be very effective in further improving its performance as SOFC anode towards oxidation of dry methane fuel at the lower temperatures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,002
Tête enseignante GPT0,137
Écart entre enseignants0,135 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLibrary and Archives Canada (Government of Canada)Même sujetGas Sensing Nanomaterials and SensorsTravaux en français237 207