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Enregistrement W2725419163 · doi:10.1149/ma2017-02/45/1990

(Keynote) Formate/Formic Acid Synthesis from CO<sub>2</sub> Electroduction Using Bi and Pb Nanostructures

2017· article· en· W2725419163 sur OpenAlexaff
Daniel Guay, Erwan Bertin, Mengyang Fan, Sébastien Garbarino, Ana P. M. Tavares, Claudie Roy, Sona Kazemi, Gianluigi A. Botton

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueCarbon dioxide utilization in catalysis
Établissements canadiensMcMaster UniversityBC Research (Canada)Institut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormic acidFormateSynthetic fuelEnvironmental scienceSyngasChemical industryEnvironmental chemistryPulp and paper industryCatalysisWaste managementChemistryMaterials scienceEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise in atmospheric CO2 concentration since the beginning of the Industrial Age has raised concerns on its potential effect on global temperatures. While several factors such as natural climate changes, variations in solar activity, and volcanic eruptions may also contribute to observed variations in CO2 concentrations, it has been well established that anthropogenic emissions contribute to the annual emission of over 30 billion tonnes of CO2, only about half of which is recycled through natural pathways. CO2 conversion into value-added products is an avenue explored to mitigate environmental issues. Conversion methods appear promising, as they offer the potential to produce liquid and gaseous fuels for use either in the aeronautics industry, or as a chemical storage method for the intermittent energy produced by windmills and photovoltaic panels. Fuel synthesis may be achieved via either the production of a syngas mixture (H2 and CO) through the water gas shift reaction and subsequent conversion into hydrocarbon fuel through processes such as Fisher-Tropsch, or by direct electrochemical reduction of CO2. While all methods may result in similar conversion yields, depending on the catalyst used, direct electrochemical conversion of CO2 into value-added products is a low-temperature process, with the further advantage of requiring relatively simple equipment. Formic acid, or formate salts, are used in a variety of chemical processes such as electrowinning, leather tanning, and aircraft de-icing. Alternatively, formic acid and formate salts may be considered a hydrogen storage medium. Direct formic acid, and more recently, direct formate fuel cells, have been investigated in the literature as they demonstrate significant benefits over methanol fuel cells, including higher open circuit voltage and lower crossover. Pb and Bi are promising catalysts with good selectivity for formate. Bismuth is non-toxic and has negligible environmental impact. It has few commercial applications, and its price has been low and relatively stable in recent years. In the case of Lead, it can be prepared in the form of dendrites with nanometre-sized tips. Local high electric fields can exist at the tip of these dendrites that can induce a concentration of electrolyte which in turn leads to a high local concentrations of CO2. In this study, we compared the activity and stability for CO2 electroreduction of high surface area metallic Bi and Pb films. In both cases, the materials films were prepared through a direct electrodeposition (potentiostatic method). Both types of films were extensively characterised by scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), high-resolution transmission electron microscopy (HR-TEM) and x-ray diffraction (XRD), while electrochemical activities were characterized by cyclic voltammetry (CV), linear sweep voltammetry (LSV), and potentiostatic measurements. 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,159

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)0,0480,010

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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