Masking Contaminant-Induced SOFC Anode Degradation with H<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Common contaminants in solid oxide fuel cell (SOFC) fuels, including chlorine and sulfur, are believed to induce anode degradation through one of several, temperature-dependent mechanisms. At relatively low operating temperatures, mechanisms propose that contaminants adsorb to the Ni electrocatalyst, blocking active sites and reducing conversion efficiency. This effect is largely reversible and anodes recover performance when the contaminant is removed from the fuel feed. At higher temperatures, contaminants react with Ni to form non-conducting or volatile materials, thus impeding electrochemical oxidation and destroying anode microstructure. Using both electrochemical measurements and operando vibrational Raman spectroscopy in SOFCs operating at 700°C, we have discovered that small amounts of excess molecular hydrogen added to both methane contaminated with chlorine and a biogas simulant contaminated with chlorine masks, but does not prevent, Cl-induced anode degradation. Once the hydrogen is removed from the incident fuel feed, anodes fail abruptly and irreversibly, implying that Cl-induced degradation proceeded while the hydrogen was present despite impedance and voltammetry data showing no apparent signs of performance loss. Effects are more pronounced and occur more rapidly in SOFCs operating with the biogas simulant (a 50-50 mixture (by mole fraction) of CH 4 and CO 2 ) than for methane. These results are discussed in terms of a new high-temperature degradation mechanism that considers site specific catalytic activity on Ni surfaces and steric requirements for –CH and H 2 bond activation.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».