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Enregistrement W4250267901 · doi:10.1149/ma2017-03/1/368

The Effect of Fuel Electrode Roughness On the Properties of Plasma Sprayed Solid Oxide Cells

2017· article· en· W4250267901 sur OpenAlexaffabout
Joel Kuhn, Mohit Gupta, Olivera Kesler, Stefan Björklund

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 scienceElectrolyteElectrodeSurface roughnessOxideComposite materialThermal sprayingChemical engineeringCoatingMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid oxide cells (SOCs) fabricated on metal supports offer a number of advantages over electrode and electrolyte supported architectures. Plasma spraying, a type of thermal spray process, can be used to deposit SOC electrode and electrolyte components on porous metal supports [1]. A particularly challenging aspect of manufacturing SOCs with the plasma spraying technique is generating leak tight electrolytes. Leaky electrolytes lead to gas crossover and combustion, low open circuit voltages (OCVs) and electrochemical performance, and rapid metal support degradation. Previous work has shown that the electrode surface roughness prior to deposition of the electrolyte has a strong influence on electrolyte leak rates and OCVs [2]. Electrode surface asperities are known to be created by solidification of the feedstock particles too small to travel through the escaping plasma gases that are moving in-plane with respect to the metal support [3]. Electrode surfaces are often prepared for electrolyte deposition by manual sanding, a technique that inherently produces surfaces of variable quality and that can remove significant fractions of the deposited electrode. Here, we examine the use of a planar jet of compressed air aimed at the plasma plume to remove small feedstock particles prior to contact with the substrate. Ni-YSZ fuel electrodes were deposited on porous metal supports by suspension plasma spraying using a custom made air knife with varying compressed air supply pressures to remove small feedstock particles from the plasma plume. Resulting fuel electrode masses were measured, and the surfaces were characterized with digital stripe projection technique using a 3D surface scanner (LMI MikroCAD premium). Fuel electrode deposition rates decreased with increasing air knife supply pressures, as shown in Figure 1a. From the high fraction of material deposited with the air knife compared to the case where no air knife was used, it can be inferred that feedstock material with large particle sizes at the core of the plasma plume is not prevented from depositing, while some of the finer particles are indeed prevented from being incorporated into the coating. Thus, the resulting fuel electrode masses are comparable to those of fuel electrodes prepared by manual sanding. Here, improving the surface roughness is defined as reducing areal density, height, and depth of surface asperities and removing regions with steep gradients. The average surface roughness of fuel electrodes begin to improve with air knife supply pressures greater than approximately 2 bar. This result is evident in the arithmetic mean average and root mean square of the gradient ISO 25178 roughness parameters Sa, and Sdq, respectively, shown in Figure 1b. Surface roughness reduction is particularly evident when observing motif density shown in Figure 1c, confirming observations made in an optical microscope. Asperity peak heights were also reduced from approximately 30 µm to less than 20 µm, as depicted in Figure 1c. The effect of anode surface roughness on electrolyte microstructure and electrochemical performance of the corresponding SOCs was investigated and correlated to the mass and surface topography measurements. ACKNOWLEDGEMENTS The authors gratefully acknowledge the financial support of the Natural Science and Engineering Research Council of Canada (NSERC). REFERENCES Kesler, O., Cuglietta, M., Harris, J., Kuhn, J., Marr, M., Metcalfe, C. (2013) ECS Transactions, 57 (1), pp. 491-501. Marr, M., Kesler, O. (2012) Journal of Thermal Spray Technology, 21 (6), pp. 1334-1346. VanEvery, K., Krane, M.J.M., Trice, R.W., Wang, H., Porter, W., Besser, M., Sordelet, D., Ilavsky, J., Almer, J. (2011) Journal of Thermal Spray Technology, 20 (4), pp. 817-828. Figure 1: a) Mean anode mass relative to anodes sprayed without air knife. b) Mean areal surface roughness parameters for varying air knife pressures. c) Mean peak heights and motif densities for varying air knife pressures. Figure 1

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
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