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Enregistrement W2466895675 · doi:10.1149/ma2016-02/39/2897

The Effect of the Electrode Particle Size Reduction to Nanoscale on the Low-Temperature-Operating Solid Oxide Fuel Cells

2016· article· en· W2466895675 sur OpenAlexaff
Jung Hoon Park, Seung Min Han, Jongsup Hong, Byung-Kook Kim, Hae-Weon Lee, Hyoungchul Kim, Kyung Joong Yoon, Jong‐Ho Lee, Ji‐Won Son

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnodeNanostructureElectrodeElectrolyteOxideNanotechnologyOperating temperatureSinteringSolid oxide fuel cellThin filmNanoparticleOptoelectronicsChemical engineeringMetallurgyElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There have been intensive research activities to lower the operating temperature of solid oxide fuel cells (SOFC) to avoid problems related to the high-temperature (≥ 800 oC) operation, such as reliability and cost issues, and to expand the application fields toward portable and mobile power sources. In this regard, thin-film electrolytes and nanostructure electrodes have been at the center of interests to reduce the ohmic and polarization losses while decreasing the operating temperatures. The effect of thinning down the electrolyte is straightforward, however, that of particle size reduction at the electrode is rather complicated. One of the main reasons is the difficulty of elucidating various electrode reaction mechanisms. Another reason can be the difficulty of fabricating the nanostructure electrodes. If conventional powder processing is used, it is challenging to reduce the electrode particle size due to the original particle size of the starting powder and high-temperature sintering. On the other hand, in common thin-film-based SOFCs, nanostructure noble metal electrodes, such as Pt, are employed, thus it is difficult to interrogate the effect of the particle size reduction of the widely used SOFC electrodes. Owing to the research efforts during the last decade, we have been able to obtain high-performance low-temperature-operating SOFCs (LT-SOFCs) based on the anode-supported platform by implementing thin-film electrolytes and nanostructure electrodes, while using the common SOFC materials. A peak power density as high as 600 mW cm-2 at 500 oC was achieved based on the nanostructure Ni-YSZ anode, ~1 micron-thick YSZ-GDC bilayer electrolyte, and nanostructure LSC or LSC-GDC composite cathode. The active cell components are fabricated by using pulsed laser deposition (PLD) and the particle size of the anode is 100-200 nm, that of the cathode is around 10-several 10s nm. Since the most interested topic regarding the LT-SOFCs has been the cell power output, the study on the effect of nanostructure electrodes at LT is rather not intensively performed. Therefore, in the current presentation, we will exhaustively review and discuss the impact and influence of the particle size reduction to nanoscale at both the cathode and the anode on LT-SOFCs. The distinctive characteristics of the nanoscale electrodes will be presented based on the half-cell and full-cell tests, and the direct comparisons between the cells in which the only difference is the electrode particle size. Acknowledgement The authors are grateful to the Global Frontier R&D Program on Center for Multiscale Energy Systems (Grant No. NRF-2015M3A6A7065442) of the National Research Foundation (NRF) of Korea funded by the Ministry of Science, ICT & Future Planning (MSIP), and to the Institutional Program (2E26081) of Korea Institute of Science and Technology (KIST) for financial support. References J.-H. Park, W.-S. Hong, G. C. Kim, H. J. Chang, J.-H. Lee, K. J. Yoon, and J.-W. Son, J. Electrochem. Soc, 160, F1027 (2013) H.-S. Noh, K. J. Yoon, B.-K. Kim, H.-J. Je, H.-W. Lee, J.-H. Lee, and J.-W. Son, J. Power Sources, 247, 105 (2014) J.-H. Park, W.-S. Hong, K. J. Yoon, J.-H. Lee, H.-W. Lee, and J.-W. Son, J. Electrochem. Soc., 161, F16 (2014) J. H. Park, S. M. Han, K. J. Yoon, H. Kim, J. Hong, B.-K. Kim, J.-H. Lee, and J.-W. Son, J. Power Sources, 315, 324 (2016)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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