Synthesis, dual ionic conductivity and DFT calculations of oxygen migration pathways in NdInO3 perovskite
Notice bibliographique
Résumé
Lowering the operating temperatures of solid oxide fuel cells (SOFCs) has been a central focus of research. This shift aims to enhance performance, material compatibility and economic viability. Dual ionic conductors play a crucial role in this development, as they directly impact the efficiency and functionality of electrolytes at intermediate temperatures. In this context, we synthesized the rare-earth perovskite NdInO 3 to explore it as a promising proton-conducting oxide for application as an electrolyte in intermediate-temperature solid oxide fuel cells (IT-SOFCs). Rietveld refinement was performed to determine the crystal structure, which was further confirmed by density functional theory (DFT) calculations. The electrical properties of NdInO 3 were investigated using electrochemical impedance spectroscopy under both dry and wet atmospheric conditions. At 550 °C, the total conductivity of the synthesized perovskite in wet air (4.99 × 10 −7 S cm −1 ) is an order of magnitude higher than in dry air (4.24 × 10 −8 S cm −1 ), confirming that proton conductivity makes a significant contribution to the overall conductivity of NdInO 3 at intermediate temperatures. To further interpret these experimental findings, a DFT modeling approach was employed to provide a comprehensive understanding of the oxygen migration processes and to evaluate the migration energy barriers along each pathway in the studied compound. The computed migration energy barriers are in fair agreement with experiments. We find that the HSE06 hybrid functional lowers the migration energy barriers by 5–13% compared to the PBE exchange-correlation functional.
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 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) | 0,000 | 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 ».