N-Doped-Induced Local Covalency Elevation for Enhancing Cathodic Performance of Solid Oxide Electrolysis Cells
Notice bibliographique
Résumé
The Ni-based cathode is central to the performances of solid oxide electrolysis cells (SOECs), yet it suffers from poor oxygen ion conductivity, sluggish electron transport, and inefficient CO 2 /H 2 O activation. This study explores a heteroatom-doping strategy to comprehensively address the ionic, electronic, and molecular issues in solid oxide cells. When operated in SOEC mode, the maximum power density of the N-doped Ni/CGO (NiO/CGON) cathode achieved a 29.6% improvement over its undoped Ni/CGO, along with a 27.3% reduction in polarization resistance. Moreover, a 31.3% increase in maximum current density was obtained along with considerable stable operation over 150 h at an industrial-scale current density of 0.5 A/cm 2 . Combined electrochemical measurements, in situ diffuse reflectance infrared Fourier transform (DRIFT) spectroscopy, and density functional theory (DFT) simulations reveal that N-doped-induced local covalency elevation via the formation of Ce–O/N bonds substantially promotes the oxygen ion and electron conductivity and creates the synergistic Lewis acid–base sites for simultaneous activation of both CO 2 and H 2 O, thereby collectively addressing the ionic, electronic, and molecular issues in SOCs in one simple method.
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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 ».