2D Metal Oxyhalide‐Derived Catalysts for Efficient CO<sub>2</sub> Electroreduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrochemical reduction of CO2 is a compelling route to store renewable electricity in the form of carbon‐based fuels. Efficient electrochemical reduction of CO2 requires catalysts that combine high activity, high selectivity, and low overpotential. Extensive surface reconstruction of metal catalysts under high productivity operating conditions (high current densities, reducing potentials, and variable pH) renders the realization of tailored catalysts that maximize the exposure of the most favorable facets, the number of active sites, and the oxidation state all the more challenging. Earth‐abundant transition metals such as tin, bismuth, and lead have been proven stable and product‐specific, but exhibit limited partial current densities. Here, a strategy that employs bismuth oxyhalides as a template from which 2D bismuth‐based catalysts are derived is reported. The BiOBr‐templated catalyst exhibits a preferential exposure of highly active Bi ( ) facets. Thereby, the CO2 reduction reaction selectivity is increased to over 90% Faradaic efficiency and simultaneously stable current densities of up to 200 mA cm−2 are achieved—more than a twofold increase in the production of the energy‐storage liquid formic acid compared to previous best Bi catalysts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».