Steering hydrogen evolution in CO2 electroreduction through tailoring various co-catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical CO 2 reduction reaction (CO 2 RR) is a sustainable approach to producing carbon-neutral fuels when combined with renewable energies. Besides the emphatic consideration of developing efficient catalysts, a suitable conductive carbon agent served as co-catalyst with a low activity toward the competitive hydrogen evolution reaction (HER), is also highly needed. However, there have been limited studies focused on the investigation of co-catalyst during CO 2 RR, especially on their HER behavior. We herein explored the HER of various co-catalyst, i.e., acetylene black (AB), carbon black (CB) and graphite flake (GF) as well as carbon nanotube (CNT), and their composites with sub-25 nm Ag nanowires (NWs) as catalysts. GF and CB exhibit a higher activity toward CO 2 RR and HER, respectively. In contrast, CB/Ag NWs achieve the highest Faraday efficiency and partial current density for CO 2 RR, whereas CNT/Ag NWs prefer HER. The differences in HER suggest a critical influence of co-catalyst and this study points to a better guidance on the selection of co-catalyst for CO 2 RR.
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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 ».