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Enregistrement W4312476426 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2011p1173

Relationship between Particle and Plasma Properties and Coating Characteristics of Samaria-Doped Ceria Prepared by Atmospheric Plasma Spraying for Use in Solid Oxide Fuel Cells

2011· article· en· W4312476426 sur OpenAlexaff
M. J. Cuglietta, O. Kesler

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensCanadian Dairy Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSolution precursor plasma sprayCoatingChemical engineeringGas dynamic cold sprayOxideThermal sprayingParticle (ecology)Solid oxide fuel cellPlasmaYttria-stabilized zirconiaDopingAtmospheric temperature rangeDeposition (geology)FabricationCubic zirconiaComposite materialMetallurgyAnodeCeramicOptoelectronicsElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Samaria-doped ceria (SDC) has become a promising material for the fabrication of intermediate-temperature, metal-supported solid oxide fuel cells (SOFCs). While typical SOFC materials, such as yttria-stabilized zirconia (YSZ), require high temperatures (> 700°C) to exhibit suitable ionic conductivity for high cell performance, SDC displays similar ionic conductivities at lower temperatures (600°C – 650°C). The atmospheric plasma spray (APS) process is a promising technique for manufacturing metal-supported SOFCs. In this study, the in-flight characteristics, such as particle velocity and surface temperature, of spray-dried SDC agglomerates were analyzed at various plasma spray conditions using the DPV-2000 in-flight particle sensor manufactured by Tecnar Automation. Coatings of SDC were applied on stainless steel substrates using a range of spray conditions, and their resulting microstructures and deposition efficiencies were analyzed. It was found that particle temperature could be related to the specific plasma energy, and that coating porosity was related closely to the measured average particle temperature.

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 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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,790

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 savante0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,182 · 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.

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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