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Enregistrement W2339186586 · doi:10.1149/06801.1455ecst

Nickel Doped Lanthanum Chromite Perovskite: A Novel Regenerable Anode Material for Solid Oxide Fuel Cells

2015· article· en· W2339186586 sur OpenAlexaff
Yifei Sun, Meng-Ni Wang, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueECS Transactions · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLanthanumPerovskite (structure)NickelNickel oxideOrthorhombic crystal systemThermogravimetric analysisAnodeNon-blocking I/OScanning electron microscopeChemical engineeringAnalytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryMetallurgyComposite materialCrystal structureChemistryElectrodeCrystallographyCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A series of nickel doped lanthanum strontium chromite (La 0.7 Sr 0.3 Cr 1-x Ni x O 3-y, x=0.05-0.3) perovskite anodes for SOFCs was fabricated by glycine combustion method. The structural properties and electrochemical performances of the anode materials were investigated. It was found that the materials with various nickel dopant contents showed an orthorhombic perovskite phase. However the formation of parasitic phase of NiO could also be detected for the material with nickel content >20%. Thermogravimetric analysis (TGA) measurement performed in 5% H 2 -N 2 showed that the mobility of oxygen in the materials increased with the increase of Ni content. For La 0.7 Sr 0.3 Cr 0.8 Ni 0.2 (LSCNi) sample, Scan Electron Microscope (SEM) images detected the in-situ growth of nano Ni particles with the average diameter of 20 nm anchoring on surface of the material after the exposure in reducing atmosphere. The material with exsolution of Ni nano particle displayed improved power density output and reduced the activation polarization resistance compared to pure La 0.7 Sr 0.3 CrO 3-y (LSC).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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