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Machine-learning-assisted prediction of long-term performance degradation on solid oxide fuel cell cathodes induced by chromium poisoning

降级(电信) 期限(时间) 氧化物 材料科学 阴极 固体氧化物燃料电池 燃料电池 化学工程 理论(学习稳定性) 冶金 计算机科学 化学 工程类 机器学习 电气工程 电信 电极 物理 电解质 物理化学 量子力学
作者
Kaichuang Yang,Jiapeng Liu,Yuhao Wang,Xiangcheng Shi,Jingle Wang,Qiyang Lu,Francesco Ciucci,Zhibin Yang
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [Royal Society of Chemistry]
卷期号:10 (44): 23683-23690 被引量:18
标识
DOI:10.1039/d2ta03944c
摘要

We implement the machine-learning-assisted (MLA) method to predict the long-term stability of Solid Oxide Fuel Cell (SOFC) cathodes under the influence of Cr poisoning.
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