MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294702773 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2007p0699

Solution Precursor Plasma Spray (SPPS) of Ni-YSZ SOFC Anode Coatings

2007· article· en· W4294702773 sur OpenAlexaff
Thomas W. Coyle, Y. Wang

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAgglomerateSolution precursor plasma sprayThermal sprayingYttria-stabilized zirconiaAnodePorosityDeposition (geology)CoatingNon-blocking I/OMicrostructurePlasma torchComposite materialMetallurgyChemical engineeringPlasmaElectrodeCeramicCubic zirconia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although the deposition of Ni-YSZ anodes by plasma conventional spray is more successful than other SOFC components, the large NiO and YSZ particles used for the spray process, about 50-150 microns for high porosity coating deposition, reduce the density of three phase sites for electrode reaction. In this paper, the solution precursor plasma spraying (DCSPPS) process, in which solution precursors of the desired resultant materials are fed into a DC plasma jet by atomizing gas, was used to synthesize and deposit porous Ni-YSZ composite anodes. The deposition results show that several process parameters have significant effects on the microstructure and phase composition of the deposited material. The deposits were composed of tower-like, irregularly shaped agglomerates and splats. The sizes of the agglomerates increase with the decrease of the plasma torch power and most are not completely molten during the impact. The amount of splats is proportional to the power and they are much smaller than the agglomerates in volume. After heat treatment to reduce the NiO present in the as deposited coatings, the coatings were found to contain small spherical YSZ particles about 0.5 micrometers in diameter distributed in a continuous Ni matrix. The coatings have 29%-51% porosity depending on the process parameters.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThermal sprayMême sujetHigh-Temperature Coating BehaviorsTravaux en français237 207