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Enregistrement W4327595100 · doi:10.1002/fuce.202200069

Tailoring the solid oxide fuel cell anode support composition and microstructure for low‐temperature applications

2023· article· en· W4327595100 sur OpenAlexaff
Sajad Vafaeenezhad, Amir Reza Hanifi, Mark Cuglietta, Mohtada Sadrzadeh, Partha Sarkar, Thomas H. Etsell

Notice bibliographique

RevueFuel Cells · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYttria-stabilized zirconiaAnodeMaterials scienceSolid oxide fuel cellMicrostructureNon-blocking I/OCathodeOxideChemical engineeringCubic zirconiaNickelNickel oxideLayer (electronics)PorosityMetallurgyComposite materialElectrodeChemistryCeramicCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this research, the performance of a tubular fuel cell based on a nickel oxide–yttria‐stabilized zirconia (Ni‐YSZ) anode support containing 90 wt% NiO ≈ 82 vol.% of Ni (Ni82) is compared with a cell containing the conventional Ni‐YSZ support with 50 vol.% Ni. A Ni‐YSZ buffer layer with a tailored microstructure was added to the Ni82 support layer to provide intermediate porosity and to reduce the thermal expansion mismatch with the anode functional layer. Both cells were tested using infiltrated Nd 2 NiO 4+δ cathodes. High peak power densities of 790 and 478 mW/cm 2 were achieved at 600 and 550°C, respectively, for the Ni82 cell which was 25% and 87% higher than the performances for the conventional cell at respective temperatures. In addition, no degradation was found during four redox cycles at 550°C, making this support an attractive candidate for low‐temperature solid oxide fuel cell applications.

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)0,000
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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