Boosting H<sub>2</sub> Generation Coupled with Selective Oxidation of Methanol into Value‐Added Chemical over Cobalt Hydroxide@Hydroxysulfide Nanosheets Electrocatalysts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sluggish kinetics of oxygen evolution reaction (OER) is the main bottleneck for the electrocatalytic water splitting to produce hydrogen (H 2 ), and the by‐product is worthless O 2 . Therefore, designing a thermodynamically favorable oxidation reaction to replace OER and coupling with value‐added product generation on the anode is of significance for boosting H 2 generation under low electrolysis voltage. Herein, cobalt hydroxide@hydroxysulfide nanosheets on carbon paper (Co(OH) 2 @HOS/CP) are synthesized as bifunctional electrocatalysts to facilitate H 2 production and convert methanol to valuable formate simultaneously. Benefiting from the influences/changes on the composition, surface properties, electronic structure, and chemistry of Co(OH) 2 , the as‐obtained electrodes exhibit very high selectivity for methanol to value‐added formate oxidation (MFO) and boost electrocatalytic performance with low overpotential of 155 mV for MFO and 148 mV for hydrogen evolution reaction at a current density of 10 mA cm −2 . Furthermore, the integrated two‐electrode electrolyzer drives 10 mA cm −2 at a cell voltage of 1.497 V with united 100% Faradaic efficiency for anodic and cathodic reaction and continuous 20 h of operation without obvious decay. The electrocatalytic hydrogen production with the assistance of alternative oxidation by the robust electrocatalyst can be further used to realize the upgrading of other organic molecules with less energy consumption.
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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 ».