Synthesis and Characterization of Nano-Size La0.8Sr0.2MO3-d Cathode Materials by Induction Plasma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The synthesis of nanoscale particles has received considerable attention because of the potential for new materials and unique properties. The novel properties and the numerous applications of nanophase materials, especially ceramic nanopowders, have attracted many scientists and engineers to invent and explore the preparation methods of ceramic nanoparticles. Induction plasma is used to synthesize cathode materials for fuel cells. Solid oxide fuel cells (SOFCs) are very promising energy conversion systems. SOFCs are based on an oxide-ion conducting electrolyte and they offer a clean, low-pollution technology to electrochemically generate electricity at high efficiencies. These fuel cells provide many advantages over traditional energy conversion systems including high efficiency, reliability, modularity, fuel adaptability, and very low levels of SOx and NOx emissions. It has been found that La1-xSrxMO3-d, (M= Fe, Co etc) are perovskite materials widely considered as the Intermediate Temperature SOFC cathode materials of choice. In particular, La0.6Sr0.4Co0.2Fe0.8O3-δ is extensively used for IT-SOFCs because its thermal expansion coefficient is relatively close to that of the common electrolytes. In this paper, the nanopowders of SOFC cathode materials were synthesized by thermal plasma spray technique. The results of their structure, morphology and particle size distributions will be presented. Abstract only; no full-text paper available.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».