Electrochemical Transformation of Facet‐Controlled BiOI into Mesoporous Bismuth Nanosheets for Selective Electrocatalytic Reduction of CO<sub>2</sub> to Formic Acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mesoporous bismuth nanosheets are prepared through electrochemical transformation of (100)‐facet exposed BiOI. Theoretical modeling and calculations are used to simulate the in situ morphological transformation of BiOI into Bi. Mesoporous Bi nanosheets show superior electrochemical CO 2 reduction performance. A faradaic efficiency of 95.9 % at −0.77 V RHE for the conversion of CO 2 into formic acid, is achieved for the mesoporous Bi nanosheet catalyst compared with 93.8 % at −0.87 V RHE for the smooth Bi nanosheets. Tafel analysis and DFT calculations indicate that the electrochemical CO 2 reduction on mesoporous Bi nanosheets is kinetically faster with a higher resistance to H 2 generation than that on smooth Bi(001) nanosheets. The CO 2 ‐to‐HCOOH pathway is preferred through formation of an *OCHO intermediate on the (012) and (001) planes of Bi. The mesoporous structure induces a more accessible interaction with CO 2 , which makes a predominant contribution to the enhanced performance compared with the subsequent CO 2 activation on different facets of Bi.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».