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Enregistrement W4205548007 · doi:10.31613/ceramist.2021.24.4.03

Application of Electrochemical Deposition in Solid Oxide Fuel Cell Technology

2021· article· en· W4205548007 sur OpenAlexaff
Jinwook Kim, Hyunseung Kim, Seongwoo Nam, WooChul Jung

Notice bibliographique

RevueCeramist · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesKorea Institute for Advancement of TechnologyMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésDeposition (geology)ElectrochemistryMaterials scienceSolid oxide fuel cellElectrodeOxideChemical engineeringFabricationNanotechnologyChemistryMetallurgyAnode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review paper describes the principle of electrochemical deposition and introduces recent studies applying it to the electrode fabrication of a solid oxide fuel cell (SOFC), a next-generation energy conversion device. Electrochemical deposition can easily control the structure and morphology of the deposition layer according to the applied bias/time/temperature, etc., and the process is very simple and possible even at low temperatures. In addition, deposition of cerium-based oxides, which are the representative ion-conductors or mixed-conductors widely used for SOFCs, is also possible <i>via</i> electrochemical deposition. To elucidate the effectiveness/novelty of electrochemical deposition, we present examples of the application of electrochemical deposition in SOFCs. Moreover, examples of using this method to study the properties of a material and/or to fabricate perovskite oxide-based electrodes are included.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,251
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 tête enseignante, 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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