Constructing Robust and Efficient Ceramic Cells Air Electrodes Through Collaborative Optimization Bulk and Surface Phases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Slow reaction kinetics of air electrodes is a common problem faced by low‐temperature (<650 °C) oxygen‐ion conducting solid oxide fuel cells (O‐SOFCs) and proton‐conducting reversible proton ceramic cells (R‐PCCs). Here, an innovative approach is proposed to design and prepare two efficient and durable Ba 0.5 Sr 0.5 Co 0.8 Fe 0.2 O 3−δ (BSCF)‐based nanocomposites through self‐reconstruction strategy, which aim to optimize both the bulk and surface properties of electrode materials simultaneously. Specifically, the two nanocomposites with a nominal composition of Ba 0.4 Sr 0.5 Cs 0.1 Co 0.7 Fe 0.2 M 0.1 O 3−δ (M═Ni, Zr) consisted of the major perovskite phase and surface‐enriched NiO and BaZrO 3 minor phases. When Ba 0.4 Sr 0.5 Cs 0.1 Co 0.7 Fe 0.2 Ni 0.1 O 3−δ (BSCsCFNi) is used as an air electrode in O‐SOFCs, the peak power density is 1.36 W cm −2 at 650 °C; while Ba 0.4 Sr 0.5 Cs 0.1 Co 0.7 Fe 0.2 Zr 0.1 O 3−δ (BSCsCFZr) is used in R‐PCCs, a peak power density of 1.24 W cm −2 and a current density of −1.98 A cm −2 (1.3 V) are achieved at 650 °C, and exhibits stable reversibility over 100 h. Theoretical calculations and experiments indicate that Cs + doping enhances the bulk conduction of oxygen ions and protons; NiO nanoparticles enhance oxygen adsorption and surface exchange; BaZrO 3 nanoparticles increase steam adsorption and hydration capacity. This study provides a new idea for designing efficient and durable air electrodes of ceramic cells.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».