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Enregistrement W1976128116 · doi:10.1149/1.2729207

Improving LSM Cathode Performance Using (Cu,Mn)3O4 Spinel Coated UNS430 Ferritic Stainless Steel SOFC Interconnects

2007· article· en· W1976128116 sur OpenAlexafffund
Scott Paulson, M. Reza Bateni, Ping Wei, Anthony Petric, Viola Birss

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésSpinelChromiaMaterials scienceCathodeOxideYttria-stabilized zirconiaFabricationCoatingMetallurgyPorosityComposite materialElectrical engineeringCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work focuses on assessing the ability of the (Cu,Mn)3O4 spinel oxide coating to limit Cr2O3 film growth and chromia loss from ferritic 430 stainless steel (UNS430). Several orders of magnitude more conductive than the native Cr2O3 oxide film, this material and other spinel coatings have been applied to UNS430 samples using a low cost fabrication method that is amenable to many interconnect geometries. Coated UNS430 samples were tested under simulated half-cell conditions via direct contact to a porous (La0.8Sr0.2)0.98MnO3 (LSM) cathode supported on 8%YSZ in flowing dry air at 600 to 800 oC. As compared to uncoated UNS430 contacts, spinel-coated interconnects greatly enhance the stability of the cathode when cathodically polarized over a 250+ hour period. WDX analyses show that these films prevent Cr transfer to the LSM-YSZ interface, but are susceptible to long-term loss of Cu.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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