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Enregistrement W2920315940 · doi:10.1149/ma2018-02/59/2138

Shape-Engineered CO<sub>2 </sub>electroreduction over Silver Nanostructures

2018· article· en· W2920315940 sur OpenAlexaff
Subiao Liu, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisMaterials scienceRenewable energyElectrochemistryNanotechnologyElectrochemical energy conversionNanostructureChemical engineeringGreenhouse gasRaw materialChemistryOrganic chemistryElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CO2 makes up the largest portion of greenhouse gases (GHG) which are primarily responsible for climate change and global warming. The concept of utilizing CO2 as a feedstock fuel has drawn attention in research communities worldwide [1]. Thus, an innovative energy-efficient CO2 conversion system has therefore become a critical step towards the ultimate goal of CO2 capture and utilization. Electrochemical CO2 reduction reaction (CO2RR) is regarded as one of the most promising methods for CO2 conversion due to the increased availability of low-cost renewable energy. Currently, the major issues associated with electrochemical CO2RR include a broad distribution of the products, low catalytic activity, large required overpotentials, collectively leading to the low conversion efficiencies, high energy consumption and insufficient catalyst durability. Therefore, it is desirable to develop new highly active and selective catalysts capable of efficiently converting CO2 into high-value fuels at ambient temperature. For crystalline catalysts, the particle size [2-3] and surface crystallography (grain boundary [4] and vacancies [5]) are important factors in determining the catalytic activity, reaction products, reaction kinetics and selectivity [6-7]. However, there have been limited studies on CO2RR over metal NPs regarding the influence of particle shape, this warrants further exploration since the presence of edge and corner sites varies as the shape changes. Shape control has received extensive attentions for Ag with particular emphasis on triangular Ag nanoplate (Tri-Ag-NP) because of their unique structure-related optical properties and potential applications. This study demonstrates a predominant shape-dependent electrocatalytic reduction of CO2 to CO on triangular silver nanoplates (Tri-Ag-NPs) in 0.1 M KHCO3. Compared with similarly sized Ag nanoparticles (SS-Ag-NPs) and bulk Ag, Tri-Ag-NPs exhibited an enhanced current density and significantly improved Faradaic efficiency (96.8%) and energy efficiency (61.7%). Additionally, CO starts to be observed at an ultralow overpotential of 96 mV, further confirming the superiority of Tri-Ag-NPs as a catalyst for CO2RR towards CO formation. Density functional theory (DFT) calculations reveal that the significantly enhanced electrocatalytic activity and selectivity at lowered overpotential originate from the shape-controlled structure. This not only provides the optimum edge-to-corner ratio, but also dominates at the facet of Ag (100) where it requires lower energy to initiate the rate-determining step. This study demonstrates a promising approach to tune electrocatalytic activity and selectivity of metal catalysts for CO2RR by creating optimal facet and edge site through shape-controlled synthesis. References D.R. Feldman, W.D. Collins, P.J. Gero, M.S. Torn, E.J. Mlawer and T.R. Shippert, Nature, 519, 339 ( 2010). C. Kim, H.S. Jeon, T. Eom, M.S. Jee, H. Kim, C.M. Friend, B.K. Min and Y.J. Hwang, J. Am. Chem. Soc., 137, 13844 (2015). W. Zhu, R. Michalsky, O. Metin, H. Lv, S. Guo, C.J. Wright, X. Sun, A.A. Peterson and S. Sun, J. Am. Chem. Soc., 135, 16833 ( 2013). X. Feng, K. Jiang, S. Fan and M.W. Kanan, J. Am. Chem. Soc., 137, 4606 (2015). Q. Tang, Y. Lee, D.Y. Li, W. Choi, C.W. Liu, D. Lee and D.E. Jiang, J. Am. Chem. Soc., 139, 9728 ( 2017). S. Liu, X.Z. Wang, H. Tao, T. Li, Qi Liu, Z. Xu, X.Z. Fu, J.L. Luo, Nano Energy, 45, 456 (2018). S. Liu, H. Tao, L. Zeng, Q. Liu, Z. Xu, Q. Liu, J.L. Luo, J. Am. Chem. Soc., 139, 2160 (2017).

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2018
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