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Enregistrement W2808233999 · doi:10.1021/jacs.8b03067

Photoelectrochemical CO<sub>2</sub> Reduction into Syngas with the Metal/Oxide Interface

2018· article· en· W2808233999 sur OpenAlexafffund
Sheng Chu, Pengfei Ou, Pegah Ghamari, Srinivas Vanka, Baowen Zhou, I. Shih, Jun Song, Zetian Mi

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Chemical Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesClimate Change and Emissions Management CorporationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésSyngasChemistryOxideFaraday efficiencyCommodity chemicalsMethanolMetalChemical engineeringRaw materialCatalysisInorganic chemistryOrganic chemistryElectrochemistryElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photoelectrochemical (PEC) reduction of CO2 with H2O not only provides an opportunity for reducing net CO2 emissions but also produces value-added chemical feedstocks and fuels. Syngas, a mixture of CO and H2, is a key feedstock for the production of methanol and other commodity hydrocarbons in industry. However, it is challenging to achieve efficient and stable PEC CO2 reduction into syngas with controlled composition owing to the difficulties associated with the chemical inertness of CO2 and complex reaction network of CO2 conversion. Herein, by employing a metal/oxide interface to spontaneously activate CO2 molecule and stabilize the key reaction intermediates, we report a benchmarking solar-to-syngas efficiency of 0.87% and a high turnover number of 24 800, as well as a desirable high stability of 10 h. Moreover, the CO/H2 ratios in the composition can be tuned in a wide range between 4:1 and 1:6 with a total unity Faradaic efficiency. On the basis of experimental measurements and theoretical calculations, we present that the metal/oxide interface provides multifunctional catalytic sites with complementary chemical properties for CO2 activation and conversion, leading to a unique pathway that is inaccessible with the individual components. The present approach opens new opportunities to rationally develop high-performance PEC systems for selective CO2 reduction into valuable carbon-based chemicals and fuels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, 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

Citations239
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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