High Entropy Oxides as Promising Materials for Thermal Barrier Topcoats: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Multi-layered thermal barrier coatings (TBCs) are deposited on gas turbine metallic components to protect them against high temperatures, oxidation, and corrosion. However, TBCs have limited working temperatures and lifetimes due to their material properties. Several approaches are tested to increase TBC topcoats' phase stability and properties. Increasing entropy to stabilize phases is a concept introduced in 2004 and required decreasing the Gibbs free energy. Many high entropy ceramics are developed for structural and functional applications, and different types of high entropy oxides (HEOs) are promising TBC ceramics due to their unique characteristics. HEOs are single-phase solid solutions that contain five or more cations, usually a mixture of transition metals and rare-earth elements. Due to the cocktail effect, the final material has a different behavior from its constituents, making it a viable method to improve the properties of traditional materials. Generally, high entropy materials are characterized by three additional phenomena: sluggish diffusion, severe lattice distortion, and high entropy. A review of possible improvements in the lifetime of TBC topcoats using different HEOs in terms of their composition, properties, and stability is presented here. Different HEOs are then examined, and various thermophysical properties, high-temperature stability, and sintering resistance are discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».