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Enregistrement W4230730875 · doi:10.1149/ma2017-03/1/280

Degradation of Metal-Supported Cells with Ni-YSZ or Ni-Ni<sub>3</sub>Sn-YSZ Anodes Operated with Methane-Based Fuels

2017· article· en· W4230730875 sur OpenAlexaff
Jeffrey Harris, Elisa Lay-Grindler, Craig Metcalfe, Olivera Kesler

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnodeNickelTinYttria-stabilized zirconiaSolid oxide fuel cellCermetCarbon fibersThermogravimetric analysisChemical engineeringInorganic chemistryMetallurgyCubic zirconiaComposite materialChemistryElectrodeCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most common solid oxide fuel cell (SOFC) anode material, nickel - yttria stabilized zirconia (YSZ), displays excellent catalytic properties for fuel oxidation and good electronic conductivity. However, nickel-based anodes can cause carbon deposition when hydrocarbon fuels are used [1]. Nickel catalyzes the formation of carbon filaments in the presence of hydrocarbons under reducing conditions, resulting in coverage of the active sites of the anode, and potentially also to dissolution, precipitation, and metal dusting [2]. It is possible to avoid carbon deposition if sufficient steam is present such that the rate of carbon removal is comparable to or faster than the rate of carbon deposition. However, there is a corresponding decrease in electrical efficiency associated with dilution of the fuel. Metals with electronic structures similar to that of carbon may form an alloy with nickel at the surface, thus reducing carbide formation, and as a consequence, coking [3]. Tin, for example, has been reported to reduce carbon deposition on a Ni-YSZ cermet when present in low amounts such as 1 wt.% of tin with respect to nickel [4,5]. However, volatilization of a metallic tin phase at SOFC operating temperatures may present a problem for long term operation. To increase the stability of tin-containing anodes, we fabricated Ni-Ni3Sn-YSZ anodes using a hybrid solution-precursor / suspension plasma spray (SPPS-SPS) process and compared them to nickel-YSZ anodes made using the same process parameters. Thermogravimetric analyses in a 4% CH4 (balance nitrogen) atmosphere showed that the presence of tin in the anode reduced the rate of carbon deposition. Furthermore, higher amounts of tin resulted in less coking. Ni-Ni3Sn-YSZ and Ni-YSZ anodes were incorporated into metal-supported SOFCs that consisted of a porous metal support (Sandvik Sanergy), samaria-doped ceria (SDC) barrier layer, anode as previously described, YSZ electrolyte, and La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3-δ-SDC cathode. Cells were tested at 750°C with air as the oxidant and fuel consisting of 65% CH4, 32% H2, and 3% H2O. The cells were held at a current density of 0.15 A·cm-2 for 500 hours. The cell without tin in the anode began to degrade after approximately 200 hours and catastrophically failed at approximately 425 hours. After testing, we observed that the anode had disintegrated, and as a result, the electrolyte and cathode were completely detached from the metal support. On the other hand, the cell with an anode containing tin did not catastrophically fail, and the cell remained intact after 500 hours of operation. Over 500 hours, the cell potential degraded from 0.841 V to 0.743 V, and scanning electron micrographs showed that the anode had delaminated from the electrolyte in some areas. Nonetheless, the cell with the Ni-Ni3Sn-YSZ anode degraded significantly less than the cell containing a Ni-YSZ anode, suggesting that the addition of Ni3Sn to an anode could be a useful strategy for improving durability of SOFC anodes using hydrocarbon fuels. References 1. S. P. Jiang and S. H. Chan, J. Mater. Science, 39, 4405 (2004). 2. A. Atkinson, S. Barnett, R.J. Gorte, J.T.S Irvine, A.J. McEvoy, M. Mogensen, S.C. Singhal and J. Vohs, Nature Materials, 3, 17 (2004). 3. D.L. Trimm, Catal. Today, 49, 3 (1999). 4. Y. Shiratori, Y. Teroka and K.Sasaki, Solid State Ionics, 177, 1371 (2006). 5. K. Tomishige, Y. Chen and K. Fujimoto, J. Catalysis, 181, 91 (1999).

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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