Metal–Organic-Frameworks-Derived Cu/Cu<sub>2</sub>O Catalyst with Ultrahigh Current Density for Continuous-Flow CO<sub>2</sub> Electroreduction
Notice bibliographique
Résumé
The electrochemical reduction of carbon dioxide (ECR-CO 2 ) to produce low-carbon fuels and high-value industrial chemicals has been proven to be a viable solution to energy sustainability. However, the energy efficiency of electrocatalytic CO 2 reduction is seriously limited by both poor electrocatalyst with insufficient activity, selectivity, and stability and ineffective electrochemical reactors. In this work, the electroreduction of CO 2 to CO is highly improved by the design of copper–metal–organic-frameworks-derived nanoparticle (Cu–MOF/NP) catalysts, in which Cu/Cu 2 O particles form a porous octahedral structure containing tunable Cu 0 and Cu + catalytic active sites. The ECR-CO 2 can be realized with a high current density of 25.15 mA cm –2 at a very low applied potential of mere 0.79 V RHE even in an H-type cell, owing to the high-surface-area porous structure with optimal surface chemistry of exposed Cu cations. Notably, a new flow electrochemical reactor integrated with a membrane electrode assembly (MEA) is designed to not only largely reduce the applied potential (∼200 mV) but also prompt the sensitivity of the reactor for identifying and quantifying reaction products. Accordingly, the Cu–MOF/NP catalyst enables an ultrahigh current density beyond 230 mA cm –2 at a low applied potential of −0.86 V RHE in the flow MEA reactor and the ethanol product (often undetectable in the traditional H-type cell) to be harvested.
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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 ».