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Enregistrement W2808977167 · doi:10.1002/anie.201805514

Ambient Electrosynthesis of Ammonia: Electrode Porosity and Composition Engineering

2018· article· en· W2808977167 sur OpenAlexafffund
Hong Wang, Lu Wang, Qiang Wang, Shuyang Ye, Wei Sun, Yue Shao, Zhiping Jiang, Qiao Qiao, Yimei Zhu, Pengfei Song, Debao Li, Le He, Xiaohong Zhang, Jiayin Yuan, Tom Wu, Geoffrey A. Ozin

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceU.S. Department of EnergyMinistero dello Sviluppo EconomicoNankai UniversityGovernment of Canada
Mots-clésElectrosynthesisNanoporousAqueous solutionAmmonia productionCatalysisChemical engineeringAmmoniaElectrochemistryPorosityCarbon fibersInorganic chemistryChemistryFaraday efficiencyReversible hydrogen electrodeMaterials scienceNanotechnologyElectrodeWorking electrodeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ammonia, a key precursor for fertilizer production, convenient hydrogen carrier, and emerging clean fuel, plays a pivotal role in sustaining life on Earth. Currently, the main route for NH3 synthesis is by the heterogeneous catalytic Haber–Bosch process (N2+3 H2→2 NH3), which proceeds under extreme conditions of temperature and pressure with a very large carbon footprint. Herein we report that a pristine nitrogen‐doped nanoporous graphitic carbon membrane (NCM) can electrochemically convert N2 into NH3 in an acidic aqueous solution under ambient conditions. The Faradaic efficiency and rate of production of NH3 on the NCM electrode reach 5.2 % and 0.08 g m−2 h−1, respectively. Functionalization of the NCM with Au nanoparticles dramatically enhances these performance metrics to 22 % and 0.36 g m−2 h−1, respectively. As this system offers the potential to be scaled to industrial levels it is highly likely that it might displace the century‐old Haber–Bosch process.

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 seuil0,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations185
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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