Orbital Interactions in Bi‐Sn Bimetallic Electrocatalysts for Highly Selective Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction toward Formate Production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A highly selective and durable electrocatalyst for carbon dioxide (CO 2 ) conversion to formate is developed, consisting of tin (Sn) nanosheets decorated with bismuth (Bi) nanoparticles. Owing to the formation of active sites through favorable orbital interactions at the Sn‐Bi interface, the Bi‐Sn bimetallic catalyst converts CO 2 to formate with a remarkably high Faradaic efficiency (96%) and production rate (0.74 mmol h −1 cm −2 ) at −1.1 V versus reversible hydrogen electrode. Additionally, the catalyst maintains its initial efficiency over an unprecedented 100 h of operation. Density functional theory reveals that the addition of Bi nanoparticles upshifts the electron states of Sn away from the Fermi level, allowing the HCOO* intermediate to favorably adsorb onto the Bi‐Sn interface compared to a pure Sn surface. This effectively facilitates the flow of electrons to promote selective and durable conversion of CO 2 to formate. This study provides sub‐atomic level insights and a general methodology for bimetallic catalyst developments and surface engineering for highly selective CO 2 electroreduction.
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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 ».