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Enregistrement W3024054446 · doi:10.1149/ma2020-01361516mtgabs

Observations of Mass Transport Losses in Two-Phase CO<sub>2 </sub>electroreduction

2020· article· en· W3024054446 sur OpenAlexaff
Kevin M. Krause, ChungHyuk Lee, Kieran F. Fahy, Jason Keonhag Lee, Hisan Waleed Shafaque, Aimy Bazylak

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteOverpotentialElectrolysisElectrochemistryElectrolysis of waterChemical engineeringAqueous solutionCatalysisChemistryMaterials scienceElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for capturing CO2 has become urgent with a record-breaking concentration of CO2 in our atmosphere (average of 407.4 ppm in 2018 [1]). CO2 electrolyzers are a promising technology capable of achieving a net-negative CO2 cycle when coupled with renewable energy sources. Aqueous electrolyte-based alkaline CO2 electrolyzers have recently been demonstrated to exhibit high selectivity for CO2 reduction to CO [2]. While the selectivity and enhanced performance of the aqueous alkaline environment are desired, the mass transport limitations introduced with this design have largely been overlooked. In this study, we investigated the transport mechanisms near the electrolyte-catalyst interface over a range of current densities via sub-second in-operando X-ray synchrotron radiography. For the first time, we report fluctuations in cell overpotential driven by the dynamic accumulation and removal of gas at the electrolyte-catalyst interface region. Moreover, this fluctuation in potential due to the gas accumulation and removal in the liquid electrolyte layer was also observed to occur at a periodic rate that became increasingly frequent with increasing current density. The transient gas behavior observed from this study must be accounted for to further enhance the performance of alkaline CO2 electrolyzers with a liquid electrolyte. References: [1] Lindsey, R. “Climate Change: Atmospheric Carbon Dioxide”, NOAA Climate.gov, 2019. [2] A. Martín, G. Larrazábal and J. Pérez-Ramírez, "Towards sustainable fuels and chemicals through the electrochemical reduction of CO2: lessons from water electrolysis", Green Chemistry, vol. 17, no. 12, pp. 5114-5130, 2015.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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