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Enregistrement W2312696533 · doi:10.1149/1.3570026

The Influence of Porous Support Morphology on the Electrochemical Performance of Solid Oxide Fuel Cells

2011· article· en· W2312696533 sur OpenAlexaff
Alireza Torabi, Amir Reza Hanifi, Thomas H. Etsell, Partha Sarkar

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceYttria-stabilized zirconiaDielectric spectroscopyPorositySolid oxide fuel cellCalcinationCathodeSinteringChemical engineeringOxidePolarization (electrochemistry)Volume fractionElectrochemistryOhmic contactParticle sizeComposite materialMetallurgyAnodeElectrodeChemistryCeramicCubic zirconia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of porous support morphology on the electrochemical performance of symmetrical cathode cells was investigated. Controlling YSZ particle size, pore former content and sintering temperature, the total volume fraction of open porosity was identically kept in the range of 50-55% for all the cells. The influence of size, connectivity and distribution of the pores as well as the configuration of YSZ particles on the ohmic and polarization resistance of the cathode were studied using ac impedance spectroscopy. It was found that a calcined YSZ-based structure had the most uniform morphology. Low temperature sintered cells with an as received YSZ-based structure, however, exhibited the lowest polarization resistance. The significance of using calcined YSZ-based structures in practical development of porous YSZ supports is discussed.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

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