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Enregistrement W2583169783 · doi:10.1021/jacs.6b12103

Shape-Dependent Electrocatalytic Reduction of CO<sub>2</sub> to CO on Triangular Silver Nanoplates

2017· article· en· W2583169783 sur OpenAlexafffund
Subiao Liu, Hongbiao Tao, Li Zeng, Qi Liu, Zhenghe Xu, Qingxia Liu, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOverpotentialFaraday efficiencyChemistryCatalysisElectrochemistryDensity functional theoryRedoxSelectivityElectrocatalystChemical engineeringFacet (psychology)NanoparticleInorganic chemistryNanotechnologyElectrodePhysical chemistryMaterials scienceComputational chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemical reduction of CO 2 (CO 2 RR) provides great potential for intermittent renewable energy storage. This study demonstrates a predominant shape-dependent electrocatalytic reduction of CO 2 to CO on triangular silver nanoplates (Tri-Ag-NPs) in 0.1 M KHCO 3 . Compared with similarly sized Ag nanoparticles (SS-Ag-NPs) and bulk Ag, Tri-Ag-NPs exhibited an enhanced current density and significantly improved Faradaic efficiency (96.8%) and energy efficiency (61.7%), together with a considerable durability (7 days). Additionally, CO starts to be observed at an ultralow overpotential of 96 mV, further confirming the superiority of Tri-Ag-NPs as a catalyst for CO 2 RR toward CO formation. Density functional theory calculations reveal that the significantly enhanced electrocatalytic activity and selectivity at lowered overpotential originate from the shape-controlled structure. This not only provides the optimum edge-to-corner ratio but also dominates at the facet of Ag(100) where it requires lower energy to initiate the rate-determining step. This study demonstrates a promising approach to tune electrocatalytic activity and selectivity of metal catalysts for CO 2 RR by creating optimal facet and edge site through shape-control synthesis.

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 seuil0,003

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations690
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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