Enhanced cathodic activity by tantalum inclusion at B-site of La0.6Sr0.4CO0.4Fe0.6O3 based on structural property tailored via camphor-assisted solid-state reaction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lanthanum strontium cobalt ferrite (LSCF) is an appreciable cathode material for solid oxide fuel cells (SOFCs), and it has been widely investigated, owing to its excellent thermal and chemical stability. However, its poor oxygen reduction reaction (ORR) activity, particularly at a temperature of ⩽ 800 °C, causes setbacks in achieving a peak power density of > 1.0 W·cm−2, limiting its application in the commercialization of SOFCs. To improve the ORR of LSCF, doping strategies have been found useful. Herein, the porous tantalum-doped LSCF materials (La0.6Sr0.4Co0.4Fe0.57Ta0.03O3 (LSCFT-0), La0.6Sr0.4Co0.4Fe0.54Ta0.06O3, and La0.6Sr0.4Co0.4Fe0.5Ta0.1O3) are prepared via camphor-assisted solid-state reaction (CSSR). The LSCFT-0 material exhibits promising ORR with area-specific resistance (ASR) of 1.260, 0.580, 0.260, 0.100, and 0.06 Ω·cm2 at 600, 650, 700, 750, and 800 C, respectively. The performance is about 2 times higher than that of undoped La0.6Sr0.4Co0.4Fe0.6O3 with the ASR of 2.515, 1.191, 0.596, 0.320, and 0.181 Ω·cm2 from the lowest to the highest temperature. Through material characterization, it was found that the incorporated Ta occupied the B-site of the material, leading to the enhancement of the ORR activity. With the use of LSCFT-0 as the cathode material for anode-supported single-cell, the power density of > 1.0 W·cm−2 was obtained at a temperature < 800 °C. The results indicate that the CSSR-derived LSCFT is a promising cathode material for SOFCs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».