Investigating Phase and Electrical Properties of Calcium-Doped Yttrium Iron Garnet
Notice bibliographique
Résumé
Literature studies have shown that Ca 0.5 Y 2.5 Fe 5 O 12-δ can be a promising cathode material for intermediate temperature solid oxide fuel cell (IT-SOFC) 1 . As it exhibits higher electrical and ionic conductivity compared to several other kinds of rare-earth garnets 2 . However, given the high resistivity (> 10 12 Ω cm at room temperature) and less-explored oxide ion conductivity of its parent phase yttrium iron garnet (Y 3 Fe 5 O 12 , YIG), the effect of calcium doping on the electronic and ionic properties has not been fully studied yet 3 . In this work, polycrystalline samples of Ca-doped YIG, with general chemical formula Ca x Y 3-x Fe 5 O 12-δ (x=0, 0.1, 0.3, 0.5 and 0.7), were prepared and phase characterized by powder X-ray diffractometer. The oxygen non-stoichiometry was determined by iodometric titration at room temperature and thermogravimetric analysis (TG) at elevated temperatures. Total electrical conductivity was measured by four-probe DC method, and ionic conductivity was calculated by using a modified Hebb-Wagner polarization method. As a result, the ionic transference number was calculated and discussed in relation to its potential applications. Reference: Zhong, W., Ling, Y., Rao, Y., Peng, R. & Lu, Y. Calcium doped Y 3 Fe 5 O 12 as a new cathode material for intermediate temperature solid oxide fuel cells. J. Power Sources 213, 140–144 (2012). Kharton, V. V. et al. Ionic Transport in Gd 3 Fe 5 O 12 - and Y 3 Fe 5 O 12 -Based Garnets. J. Electrochem. Soc. 150, J33 (2003). Lehmann-Szweykowska, A., Wojciechowski, R. J., Gehring, G. A. & Tobijaszewski, I. Quasiparticles in Calcium Doped Yttrium-Iron Garnets. Acta Phys. Pol. A 91, 423–426 (1997).
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 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 | 0,000 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».