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Enregistrement W3194251435 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2000p0929

SOFC/CeO2 Doped Electrolyte Deposition Using Suspension Plasma Spraying

2000· article· en· W3194251435 sur OpenAlexaff
M-E Bonneau, F. Gitzhofer, Maher I. Boulos

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDopantIonic conductivityMaterials scienceElectrolyteDopingSolid oxide fuel cellConductivityCerium oxideInorganic chemistryOxideFast ion conductorChemical engineeringChemistryMetallurgyElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ceria (CeO2) based electrolytes have been considered for use in solid oxide fuel cells (SOFC) for more than 20 years. There are however some limitations to this usage that this study has tried to address, indeed the study objective has been that of synthesizing and thermal spraying thin layers (50 - 100 µm) of doped CeO2 by the technique of suspension plasma spraying, using radio frequency (RF) plasma technology. Various dopant combinations and concentrations have been selected for this work in order to increase the useful partial oxygen pressure range for satisfactory ionic conductivity development, thereby increasing the anionic conductivity and preventing CeO2 reduction in fuel cell service. Ceria possesses the fluorite crystal structure at low temperatures but does not have enough oxygen vacancies to be a good ionic conductor. In ceria the cerium have 4+ oxidation state within the fluorite structure, and by substituting a certain amount of Ce4+ ions by trivalent dopant ions, oxygen vacancies are induced into the structure. Recent studies have demonstrated that at low temperatures doped ceria seems to be a better electrolyte than doped zirconia. Also, it seems that dopants with ionic radii close to Ce4+ ions give rise to better ionic conductivities. The doped ceria conductivity increases with the dopant concentration because more oxygen vacancies are created, but at higher concentrations vacancy ordering occurs which results in decreased ionic conductivity.

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 seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations5
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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