High temperature performance of Mn Co oxide coatings deposited by HiPIMS for interconnect application in Solid Oxide Cell
Notice bibliographique
Résumé
To decrease the volatilization rate of Cr on AISI 441 interconnect for Solid Oxide Cells (SOC) application, Mn 0.5 Co 0.5 O coatings were deposited using Reactive High Power Impulse Magnetron Sputtering (R-HiPIMS). Three different coating morphologies and preferential growth orientations were obtained by varying bias and temperature settings. All synthetized Mn 0.5 Co 0.5 O coatings reduced the volatilization rate of Cr during exposure in dry air at 800 °C for 2000 h. Moreover, the Cr retention power was influenced by the preferential growth orientation of the coating. This study suggests that the deposition parameters of R-HiPIMS can be adjusted to optimize the crystalline orientation and enhance the effectiveness of Mn Co oxide coatings as barriers against chromium volatilization. • Coatings of (Mn,Co)O and (Mn,Co) 3 O 4 oxides were synthetized by R-HiPIMS on AISI 441 stainless steel. • Different (Mn,Co)O structures were made by adjusting polarization and deposition temperature. • The Cr retention capacity of the coating at 800 °C was influenced by the coating structure. • (Mn,Co)O coating showed good results against Cr volatilization for a SOC application.
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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) | 0,000 | 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 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 ».