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Enregistrement W2322465985 · doi:10.1149/1.3570126

Evaluation of Sn-Modified Ni/YSZ SOFC Anodes for the Direct Utilization of Methane

2011· article· en· W2322465985 sur OpenAlexafffund
Anand Singh, Josephine M. Hill

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnodeMaterials scienceYttria-stabilized zirconiaSinteringElectrolyteMethaneMicrostructureCarbon fibersElectrochemistryChemical engineeringMetallurgyFabricationComposite materialCubic zirconiaElectrodeCeramicChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon formation on conventional Ni/YSZ anodes is a major problem when SOFC are operated with hydrocarbons. Carbon formation reduces the operational stability and life of SOFC. Electrolyte-supported SOFC with Sn-modified Ni/YSZ anodes (target Sn loading of 1 wt% with respect to Ni) have been fabricated and evaluated for the direct utilization of CH4 at 1073 K. Addition of Sn enhances the shrinkage of Ni/YSZ anodes during the sintering stage of fabrication process, leading to more densely packed microstructures and better electrochemical performances. Sn was not detected in the anode after the sintering stage, however. The high sintering temperature (1723 K) and the low thickness (40 - 100 µm) of the anodes used in this study appear to have enabled the removal of Sn species from the anode, which resulted in Sn not being present in the anodes at levels sufficient to improve the carbon tolerance of the Ni/YSZ anodes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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