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Enregistrement W2281192089 · doi:10.1149/ma2015-01/32/1803

Bulk Bi and Bi Decorated Pt Thin Film Electrodes: From Formic Acid Oxidation to CO<sub>2</sub> Reduction

2015· article· en· W2281192089 sur OpenAlexaff
Erwan Bertin, Sébastien Garbarino, Claudie Roy, Daniel Guay

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCatalytic Processes in Materials Science
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormic acidCatalysisFormateChemistryInorganic chemistrySelectivityElectrochemistryCopperElectrocatalystReversible hydrogen electrodeMethanolHydrogenEthyleneElectrodeOrganic chemistryWorking electrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrochemical reduction of CO2 has the potential to offer an elegant approach to the reduction of greenhouse gas emissions, while also providing diverse chemicals useful in organic synthesis or as liquid fuels for renewable energy storage.[1, 2] Copper is the most extensively studied catalyst nowadays for CO2 reduction as it is currently the only known metal to produce significant amount of hydrocarbons and alcohols such as ethanol, ethane or ethylene.[3] Unfortunately, the selectivity and stability of copper electrodes are rather low.[4] Other well known catalysts, such as Pt, Ni, Co or Fe have low selectivity for CO2 reduction and produce mostly H2.[5] On the other hand, catalysts such as Hg, Cd, Pb or Sn, which are poor hydrogen evolution catalysts, displayed interesting selectivity for CO2 reduction to formate. Unfortunately, they do so at high overpotentials.[6] Recently, single crystals studies showed that Pt(111)-Bi displayed an higher activity than Pt(111) itself for CO2 reduction at low overpotentials (between -0.64 and -1.04V vs SCE).[7] Combined with the high activity of Pt(111)-Bi catalysts for formic acid oxidation, this suggests that these catalysts could act as bifunctionnal catalysts, i.e., active for both the oxidation of formic acid to CO2and the reverse reaction. Unfortunately, the products formed were not identified in this study. It is known that preferentially (100) oriented Pt thin films decorated with Bi adatoms also display an improved activity for HCOOH oxidation.[8] Hence, in this study, we will study the catalytic performances of preferentially (100) oriented Pt thin films decorated with various amounts of Bi for CO2electroreduction (Fig. 1). Products analysis was performed by gas chromatography (hydrogen, carbon monoxide, methane, ethane, and ethylene) and ion chromatography (formate). As expected, on bare preferentially (100) oriented Pt thin film, the main product is H2for the whole range of potential investigated. This holds true when a monolayer of Bi is added onto the Pt surface. However, thicker Bi deposits prepared by electrodeposition at -0.21V displayed improved current efficiency for the production of formate. For these deposits, formate production at -1.6V increases from 20% for a deposit of 0.1C/cm2 to 74% for a 5C Bi deposit. This value is slightly lower than for bulk Bi deposits obtained by potentiostatic electrodeposition on titanium at -0.21V, which reached an 82% faradic efficiency at -1.5V. On the other hand, the overall current density at -1.5 V modestly increases from -2.2 mA/cm2 at bulk Bi to -2.9mA/cm2at a 1C Bi deposit on a preferentially (100) oriented Pt thin film, likely due to an increase of active surface area. The influence of the Bi deposition charge and surface orientation on the electrocatalytic performances for CO2reduction, as well as the durability of the catalyst will be further described in details. References [1] S.A. Akhade, W. Luo, X. Nie, N.J. Bernstein, A. Asthagiri, M.J. Janik, Phys. Chem. Chem. Phys., 16 (2014) 20429-20435. [2] K.J.P. Schouten, F. Calle-Vallejo, M.T.M. Koper, Angew. Chem. Int. Ed., 53 (2014) 10858-10860. [3] Y. Hori, I. Takahashi, O. Koga, N. Hoshi, J. Mol. Catal. A: Chem., 199 (2003) 39-47. [4] Y. Hori, H. Konishi, T. Futamura, A. Murata, O. Koga, H. Sakurai, K. Oguma, Electrochim. Acta, 50 (2005) 5354-5369. [5] M. Azuma, K. Hashimoto, M. Hiramoto, M. Watanabe, T. Sakata, J. Electrochem. Soc., 137 (1990) 1772-1778. [6] Q. Wang, H. Dong, H. Yu, J. Power Sources, 271 (2014) 278-284. [7] C.M. Sánchez-Sánchez, J. Souza-Garcia, E. Herrero, A. Aldaz, J. Electroanal. Chem., 668 (2012) 51-59. [8] E. Bertin, S. Garbarino, D. Guay, Electrochim. Acta, 134 (2014) 486-495. Figure 1

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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