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Enregistrement W2953135204

Understanding of Oxygen Reduction Reaction on Perovskite-Type Ba0.5Sr0.5Fe0.91Al0.09O3-δ and Ba0.5Sr0.5Fe0.8Cu0.2O3-δ Using AC Impedance Spectroscopy Genetic Programming

2018· article· en· W2953135204 sur OpenAlexaff
Alon Oz, Kalpana Singh, D. Gelman, Venkataraman Thangadurai, Yoed Tsur

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyCathodeElectrolyteChemistryOxideElectrochemistryPolarization (electrochemistry)Perovskite (structure)Analytical Chemistry (journal)Inorganic chemistryElectrodePhysical chemistryCrystallographyOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamental understanding of the oxygen reduction reaction (ORR) mechanism in electrochemical cells (e.g., solid oxide fuel cells (SOFCs)) is rather challenging because of several processes, which occur with similar time constants. Also, it is very difficult to elucidate ORR reaction steps using a conventional equivalent circuit modeling in ac impedance spectroscopy. There is no unique model to fully explain the ORR mechanism, especially in high temperature SOFCs. In this study, attempt has been made using impedance spectroscopy genetic programming (ISGP) technique to describe SOFC cathode ORR processes. Using ISGP, we analyzed the electrochemical performance of Ba₀.₅Sr₀.₅Fe₀.₉₁Al₀.₀₉O₃₋δ (BSFAl) and Ba₀.₅Sr₀.₅Fe₀.₈Cu₀.₂O₃₋δ (BSFCu) cathodes with oxide ion conducting La₀.₈Sr₀.₂Ga₀.₈Mg₀.₂O₃₋δ (LSGM) and proton conducting Ba₀.₅Sr₀.₅Ce₀.₆Zr₀.₂Gd₀.₁Y₀.₁O₃₋δ (BSCZGY) electrolytes. The ORR mechanism is explained by finding the distribution function of relaxation time (DFRT) with the help of ISGP. By monitoring the changes in the DFRT models at different temperatures and using both oxide ion and proton conducting electrolytes, we are able to deconvolute the ORR to its several polarization subprocesses. Using the present approach, it is possible to gain additional information, which may be convoluted and therefore undetected in conventional impedance analysis. The analysis procedure results in a direct and unambiguous DFRT model, with a distinct physical meaning. Therefore, making it especially beneficial in comparative studies, as demonstrated in this work, where it was found that BSFCu-LSGM cathode showed better charge-transfer properties than BSFAl-LSGM cathode, due to higher conductivity of BSFCu phase. In both BSCZGY-BSFCu and BSCZGY-BSFAl cathodes, the rate-limiting step was found to be the charge-transfer process, owing to low electrical (ionic) conductivity of BSCZGY.

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,255 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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