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Enregistrement W4409702027 · doi:10.1021/acsami.4c21320

Advances in the Development and Application of δ-Bi<sub>2</sub>O<sub>3</sub>-Based Ionic Conductors for Ceramic Electrochemical Cells

2025· review· en· W4409702027 sur OpenAlexaff
Incheol Jeong, Hyeongmin Yu, Donghun Lee, Ki‐Min Roh, Eric D. Wachsman, Kang Taek Lee

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesNational Research Council of Science and TechnologyNational Research Foundation of KoreaMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésMaterials scienceCeramicElectrical conductorElectrochemistryIonic bondingNanotechnologyChemical engineeringEngineering physicsElectrodeIonComposite materialPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing demand for sustainable energy solutions has driven interest in ceramic electrochemical cells, which are also known as solid oxide electrochemical cells, for high-efficiency power generation and hydrogen production. Ceramic electrochemical cells offer fuel flexibility and reduced CO 2 emissions. However, high operating temperatures (>700 °C) result in higher costs and performance degradation. Efforts to lower the operating temperatures have led to advancements in materials, particularly Bi 2 O 3 -based ionic conductors, which are known for their superior oxygen ion conductivity. Despite their potential, Bi 2 O 3 -based materials suffer from instability at the expense of facile ionic transport. This review examines recent research addressing these challenges, focusing on intrinsic properties, chemical compositions, cell designs, and fabrication methods to improve the stability and performance. Additionally, the potential of incorporating Bi 3+ into other oxides is explored. The discussion and summary in this review aim to guide the rational design of ceramic electrochemical cells operating at low temperatures with Bi 2 O 3 -based ionic conductors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,278 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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