MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2889577864 · doi:10.1038/s41467-018-06311-0

Copper-on-nitride enhances the stable electrosynthesis of multi-carbon products from CO2

2018· article· en· W2889577864 sur OpenAlexafffund
Zhi-Qin Liang, Tao-Tao Zhuang, Ali Seifitokaldani, Jun Li, Chun‐Wei Huang, Chih‐Shan Tan, Yi Li, Phil De Luna, Cao‐Thang Dinh, Yongfeng Hu, Qunfeng Xiao, Pei-Lun Hsieh, Yuhang Wang, Fengwang Li, Rafael Quintero‐Bermudez, Yansong Zhou, Peining Chen, Yuanjie Pang, Shen-Chuan Lo, Lih-Juann Chen, Hairen Tan, Zheng Xu, Suling Zhao, David Sinton, Edward H. Sargent

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Light SourceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchChina Scholarship CouncilMitacsNational Research Council CanadaUniversity of TorontoOntario Centres of ExcellenceBeijing Jiaotong UniversityUniversity of SaskatchewanWestern Economic Diversification CanadaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésCopperNitrideMaterials scienceFaraday efficiencyCarbon nitrideCatalysisElectrosynthesisCarbon fibersInorganic chemistryChemical engineeringChemistryNanotechnologyComposite numberMetallurgyElectrochemistryElectrodeComposite materialPhotocatalysisOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Copper-based materials are promising electrocatalysts for CO2 reduction. Prior studies show that the mixture of copper (I) and copper (0) at the catalyst surface enhances multi-carbon products from CO2 reduction; however, the stable presence of copper (I) remains the subject of debate. Here we report a copper on copper (I) composite that stabilizes copper (I) during CO2 reduction through the use of copper nitride as an underlying copper (I) species. We synthesize a copper-on-nitride catalyst that exhibits a Faradaic efficiency of 64 ± 2% for C2+ products. We achieve a 40-fold enhancement in the ratio of C2+ to the competing CH4 compared to the case of pure copper. We further show that the copper-on-nitride catalyst performs stable CO2 reduction over 30 h. Mechanistic studies suggest that the use of copper nitride contributes to reducing the CO dimerization energy barrier—a rate-limiting step in CO2 reduction to multi-carbon products.

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 seuil0,004

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations390
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujetCO2 Reduction Techniques and CatalystsTravaux en français237 207