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Enregistrement W4412755497 · doi:10.1002/smll.202506910

B‐Site Engineering in Ba‐Based Perovskites via Solid‐State Synthesis Unlocks High Power Density in SOFCs

2025· article· en· W4412755497 sur OpenAlexaff
Sefiu Abolaji Rasaki, Mmakeng John Otsweleng, Hassan Idris Abdu, Jean Pierre Mwizerwa, Qasim Khan

Notice bibliographique

RevueSmall · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvancements in Solid Oxide Fuel Cells
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCathodeMaterials scienceMicrostructureOxideElectrochemistryChemical engineeringPerovskite (structure)OxygenDopingPower densityFuel cellsThermal stabilitySolid oxide fuel cellNanotechnologyComposite materialElectrodeMetallurgyPhysical chemistryOptoelectronicsChemistryThermodynamicsAnodePower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study introduces three novel perovskite‐based cathode materials; Ba 3 CoNb 2 O 9 , Ba 3 FeNb 2 O 9 , and Ba 6 CoFeNb 9 O 30 , synthesized via a solid‐state reaction using camphor as a pore‐former. The suitability of the cathode materials for solid oxide fuel cells (SOFCs) is evaluated at temperatures ≤700 °C. The influence of surface and lattice oxygen content, along with B‐site doping effects, is systematically analyzed in relation to their electrochemical behaviors. At temperatures below 550 °C, Ba 3 CoNb 2 O 9 and Ba 3 FeNb 2 O 9 exhibit ≈1.5 times higher power densities than Ba 6 CoFeNb 9 O 30 , attributed to superior surface area. At higher temperatures (≥600 °C), Ba 6 CoFeNb 9 O 30 demonstrates superior performance due to more efficient surface oxygen utilization. All three materials benefit from high thermal stability and electrochemically active compositions, achieving power outputs surpassing many existing SOFC cathodes. This study highlights the importance of carefully engineered cathode composition and microstructure in developing advanced materials for efficient and stable SOFC operation at reduced temperatures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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