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Enregistrement W4239000627 · doi:10.1149/ma2017-03/1/268

Evolutionary Programming Based Approach for SOFC Cathode Characterization: A Case Study on Co-Free Mixed Conducting Perovskites

2017· article· en· W4239000627 sur OpenAlexaff
Alon Oz, D. Gelman, Yoed Tsur, Kalpana Singh, Venkataraman Thangadurai

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectric spectroscopyCathodeEquivalent circuitElectrical impedanceConstant phase elementPolarization (electrochemistry)Materials sciencePerovskite (structure)CapacitorRelaxation (psychology)OxideAnalytical Chemistry (journal)Computer scienceBiological systemElectronic engineeringElectrochemistryChemistryElectrical engineeringChemical engineeringEngineeringPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) is a powerful technique to characterize the performance of solid oxide fuel cells (SOFCs). Given a proper analysis technique, EIS data can shed light on the different contributions to the total impedance. The most common analysis technique is equivalent circuit modelling (ECM), where a combination of resistors, capacitors, constant phase elements, etc. represents the physical response of the sample. ECM has its known drawbacks, e.g. non-uniqueness and obscure physical meaning of the chosen model. Using impedance spectroscopy genetic programming (ISGP), based on evolutionary programming, those challenges are better tackled. Our analysis focuses on finding the distribution function of relaxation times (DFRT). The analysis procedure using ISGP yields a DFRT model comprised of known mathematical peaks. Each peak in the model is characterized by its height, width and relaxation time. It is possible to assign each peak to one or more process, and to calculate its area. Thus, we are able to determine the contribution of each process to the total impedance. By plotting the DFRT as a function of frequency it is possible to identify the different polarization processes and gain additional information, which may be convoluted and therefore undetected in other analysis techniques. Here, we report the electrochemical performance of perovskite-type Co-free cathodes such as Ba0.5Sr0.5Fe0.91Al0.09O3-δ, Ba0.5Sr0.5Fe0.8Cu0.2O3-δ, and Ba0.5Sr0.5Fe0.8Nb0.2O3-δ with oxide ion conducting La0.8Sr0.2Ga0.8Mg0.2O3-δ (LSGM) and proton conducting Ba0.5Sr0.5Ce0.6Zr0.2Gd0.1Y0.1O3-δ electrolytes have been investigated by ISGP. Composites of cathode with electrolytes were screen printed on both sides of electrolyte in order to get symmetrical cells for evaluating cathode performances. EIS of symmetrical cells at different experimental conditions were analyzed by ISGP. Thus, by changing parameters and monitoring corresponding changes in the peaks’ relaxation times and areas, in-depth understanding of the operation of various components of the symmetrical cells such as the oxygen reduction reactions, mass transfer limitations and the electrolyte ionic conductivity can be achieved.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2017
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