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Enregistrement W4412735951 · doi:10.1016/j.enrev.2025.100150

Research progress on the poisoning behavior of air electrodes and corresponding protection strategies for protonic ceramic cells

2025· article· en· W4412735951 sur OpenAlexaff
Peng Qiu, Hao Lin, Zhiwei Peng, Huiying Qi, Baofeng Tu, Nanqi Li, Tianyu Zhu, Yanying Lu, Yan‐Ru Yang

Notice bibliographique

RevueEnergy Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCeramicElectrodeMaterials scienceNanotechnologyForensic engineeringComposite materialEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As next-generation intermediate-temperature electrochemical energy conversion devices, protonic ceramic cells (PCCs) face significant challenges in durability and commercialization due to air electrode poisoning under complex operating conditions. This review provides a comprehensive summary of recent progress in the study of the poisoning of the air electrodes, focusing on the individual and synergistic mechanisms of various contaminants, including Cr species, CO 2 , high-temperature steam, and sulfides. The review also discusses strategies for improving the poisoning tolerance of air electrodes, such as doping, developing composite and high-entropy materials, surface modification and structural optimization. In addition, it highlights the application of advanced characterization techniques for elucidating poisoning processes and investigates the structure–function relationships between poisoning mechanisms and material design. Future research directions are identified to guide ongoing development. Overall, this review offers theoretical insights and technical guidance to advance high-performance, long-life air electrodes for PCCs.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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