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Enregistrement W3020406524 · doi:10.1021/acsenergylett.0c00637

Managing Hydration at the Cathode Enables Efficient CO<sub>2</sub> Electrolysis at Commercially Relevant Current Densities

2020· article· en· W3020406524 sur OpenAlexafffund
Angelica Reyes, Ryan P. Jansonius, Benjamin A. W. Mowbray, Yang Cao, Danika G. Wheeler, Jacky Chau, David Dvořák, Curtis P. Berlinguette

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésCathodeElectrolysisPolymer electrolyte membrane electrolysisElectrolysis of waterElectrochemistryElectrolyteCurrent densityCurrent (fluid)Chemical engineeringMaterials scienceElectrowinningHigh-pressure electrolysisElectrolytic cellFlooding (psychology)ChemistryElectrodeElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas-fed CO 2 electrochemical flow reactors are appealing platforms for the electrolytic conversion of CO 2 into fuels and chemical feedstocks at commercially relevant current densities (≥100 mA/cm 2 ). An inherent challenge in the development of these reactors is delivering sufficient water to the cathode to sustain the CO 2 reduction reaction, while also preventing accumulation of excess water at the porous cathode (i.e., flooding). We present herein experimental evidence showing cathode flooding in a zero-gap electrolyzer at 200 mA/cm 2 . This flooding causes a 37% decrease in partial current density for CO production ( j CO ) along with a 450 mV increase in cell voltage ( E cell ). We show that the detrimental effects associated with this flooding can be mitigated by pairing thin membranes (i.e., ≤40 μm) with hydrophobic cathodes to enable CO 2 electrolysis at commercially relevant conditions ( j CO ≥ 100 mA/cm 2 and E cell < 3 V).

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations207
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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