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Enregistrement W2626806539

In operando spectroscopic studies of high temperature electrocatalysts used for energy conversion

2016· dissertation· en· W2626806539 sur OpenAlexfundno aff
Melissa D. McIntyre

Notice bibliographique

RevueMontana State University ScholarWorks (Montana State University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchOffice of Naval ResearchU.S. Naval Research LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Standards and TechnologyMontana State UniversityMontana Space Grant ConsortiumNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceEnergy transformationEnergy (signal processing)NanotechnologyChemical engineeringEngineeringThermodynamicsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-state electrochemical cells are efficient energy conversion devices that can be used for clean energy production or for removing air pollutants from exhaust gas emitted by combustion processes. For example, solid oxide fuel cells generate electricity with low emissions from a variety of fuel sources; solid oxide electrolysis cells produce zero-emission H2 fuel; and solid-state DeNO x cells remove NO x gases from diesel exhaust. In order to maintain high conversion efficiencies, these systems typically operate at temperatures > or = 500°C. The high operating temperatures, however, accelerate chemical and mechanical cell degradation. To improve device durability, a mechanistic understanding of the surface chemistry occurring at the cell electrodes (anode and cathode) is critical in terms of refining cell design, material selection and operation protocols. The studies presented herein utilized in operando Raman spectroscopy coupled with electrochemical measurements to directly correlate molecular/material changes with device performance in solid oxide cells under various operating conditions. Because excessive carbon accumulation with carbon-based fuels destroys anodes, the first three studies investigated strategies for mitigating carbon accumulation on Ni cermet anodes. Results from the first two studies showed that low amounts of solid carbon stabilized the electrical output and improved performance of solid oxide fuel cells operating with syn-gas (H 2/CO fuel mixture). The third study revealed that infiltrating anodes with Sn or BaO suppressed carbon accumulation with CH 4 fuel and that H 2O was the most effective reforming agent facilitating carbon removal. The last two studies explored how secondary phases formed in traditional solid oxide cell materials doped with metal oxides improve electrochemical performance. Results from the fourth study suggest that the mixed ion-electron conducting Zr 5Ti 7O 24 secondary phase can expand the electrochemically active region and increase electrochemical activity in cermet electrodes. The final study of lanthanum strontium manganite cathodes infiltrated with BaO revealed the reversible decomposition/formation of a Ba 3Mn 2O 8 secondary phase under applied potentials and proposed mechanisms for the enhanced electrocatalytic oxygen reduction associated with this compound under polarizing conditions. Collectively, these studies demonstrate that mechanistic information obtained from molecular/material specific techniques coupled with electrochemical measurements can be used to help optimize materials and operating conditions in solid-state electrochemical cells.

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 enseignants0,002
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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