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Enregistrement W3185437109 · doi:10.1149/ma2021-031223mtgabs

Chemical Stability and CO<sub>2</sub> Electrolysis Performance of La<sub>0.3</sub>Sr<sub>0.7</sub>Fe<sub>0.7</sub>Cr<sub>0.3</sub>O<sub>3-</sub> <sub>δ</sub> in CO<sub>2</sub>/CO Environments

2021· article· en· W3185437109 sur OpenAlexaff
Haris Masood Ansari, Paul Kwesi Addo, Viola Birss

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrochemistryElectrolysisChemical stabilityDecompositionOxidePerovskite (structure)ElectrodeChemical engineeringPhase (matter)ChemistryMetallurgyPhysical chemistryOrganic chemistryElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

LMFCr (M = Sr, Ca) has emerged as a highly promising class of perovskite oxide materials for use as symmetrical electrodes in reversible solid oxide fuel cells (RSOFCs).1 While there are numerous studies on the efficacy of these materials as symmetrical electrodes for SOFCs,1-5 a detailed study on their chemical stability and electrochemical performance as fuel electrodes in CO2/CO environments has not yet been reported. This work aims to address the stability of the Sr analogue of LMFCr, namely, La0.3Sr0.7Fe0.7CrO3-δ (LSFCr), in low pO2 environments consisting of CO2/CO gas mixtures (10-11-10-18 atm) to establish the range of pO2 over which the electrode material is structurally and electrochemically stable. This is relevant under CO2 reduction conditions as the stability limit will define the allowable CO2 utilization in these cells in practice. The chemical and phase stability was studied on LSFCr powders and pellets via XRD, TGA, and SEM in different pO2 atmospheres ranging from pure CO2, CO (balance N2), and 90-70% CO2:10-30% CO containing mixtures. Powdered LSFCr remains structurally stable in 20-100% CO2 (balance N2, pO2 = 10-11 – 10-12 atm) from room temperature to 800 oC without any decomposition. On the other extreme, a reversible decomposition occurs at 800 oC in 30% CO (balance N2, pO2 ~ 10-26 atm) resulting in the formation of a Ruddlesden-Popper phase, Fe nanoparticles (NPs), and some carbon fibers, originating from the Fe NPs. However, this decomposition can be reversed by heat treatment in air at 800 oC. While no evidence for coke formation is obtained in 90-70% CO2:10-30% CO (pO2 = 10-17 – 10-18 atm) mixtures at 800 oC, in 70CO2:30CO, minor impurities of SrCO3 and Fe NPs are observed, with the latter potentially being beneficial to the electrochemical activity of the perovskite. Electrochemical characterization was carried out on symmetrical cells prepared by printing ~25 µm single phase LSFCr electrode layers, with an area of ca. 0.5 cm2, on both sides of a 1” diameter SDC buffered YSZ electrolyte, followed by painting on Au paste as the current collectors. The cells were mounted in an open flanges cell testing setup (Fiaxell, Switzerland) and supplied with 50 mL/min air at the oxygen electrode and 50 mL/min CO2:CO mixtures at the fuel electrode. The performance of full cells was determined in various CO2:CO ratios (Pure CO2, 90:10, and 70:30) at 800 oC via electrochemical impedance spectroscopy (EIS), cyclic voltammetry (CV), and chronoamperometry. Consistent with prior work, symmetrical 2-electrode full cells showed very good electrochemical performance at 800 oC, both in the SOFC and SOEC modes. Furthermore, LSFCr full cells exhibited excellent short-term stability in 15-min potentiostatic stability tests at 1.2-1.5 V, while medium-term potentiostatic tests at 1.1 and 1.2 V showed that LSFCr exhibits exceptional stability during CO2 electrolysis in all gas atmospheres over several 100 hours, with the oxygen electrode facilitating the oxygen evolution reaction (OER) at the same time. These results suggest that LSFCr has the potential to be a very efficient and stable electrode material for symmetrical SOC applications. References (1) Chen, M.; Paulson, S.; Thangadurai, V.; Birss, V. Journal of Power Sources 2013, 236, 68-79. (2) Chen, M.; Paulson, S.; Thangadurai, V.; Birss, V. ECS Transactions 2012, 45, 343-348. (3) Chen, M.; Paulson, S.; Kan, W. H.; Thangadurai, V.; Birss, V. Journal of Materials Chemistry A 2015, 3, 22614-22626. (4) Molero-Sanchez, B.; Addo, P.; Buyukaksoy, A.; Paulson, S.; Birss, V. Faraday Discussions 2015, 182, 159-175. (5) Addo, P. K.; Molero-Sanchez, B.; Chen, M.; Paulson, S.; Birss, V. Fuel Cells 2015, 15, 689-696.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2021
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