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Enregistrement W2333261765 · doi:10.1149/05701.1277ecst

Beneficial Effects of Low ppm Levels of H<sub>2</sub>S on the Performance of Ni-YSZ SOFC Anodes in Syngas Fuels

2013· article· en· W2333261765 sur OpenAlexafffund
Anand Singh, Scott Paulson, Josephine M. Hill, Viola Birss

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnodeSyngasCermetMaterials scienceYttria-stabilized zirconiaOxideSolid oxide fuel cellCarbon fibersChemical engineeringCubic zirconiaElectrodeMetallurgyChemistryCatalysisComposite materialOrganic chemistryCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon accumulation (coking) normally occurs at the Ni-yttria stabilized zirconia (YSZ) cermet anode of solid oxide fuel cells (SOFCs) when they are operated on carbon-containing fuels, such as syngas (H 2 + CO). Here we show that the addition of ppm levels (4-17 ppm) of H 2 S to a syngas stream, at 600 o C and even at low current densities (5-15 mA/cm 2 ), prevents anode coking and stabilizes the anode performance, as demonstrated for the first time using 3-electrode methods. It is also shown that the onset of coking (in the absence of H 2 S) causes an initial improvement in anode performance, although this is only a transient phenomenon, eventually resulting in a highly degraded Ni-YSZ anode structure. Even so, this initially enhanced performance could potentially be used as an indicator of the onset of coking, thus allowing the modification of stack operating conditions to prolong their lifetime.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,535

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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