Synthesis of Nanostructured Cobalt-Based Catalysts for Electrochemical Carbon Dioxide Reduction
Notice bibliographique
Résumé
The continuous rise in carbon dioxide (CO2) concentration in the atmosphere is known to be one of the main causes of global climate change. The use of CO2 as a precursor in the production of synthetic fuels and other industrial chemicals offers a way to mitigate climate change. The direct conversion of CO2 to industrial low-carbon chemicals, such as carbon monoxide, formate and methane, using electrochemical approaches has attracted attention [1]. One of the main challenges encountered is overcoming the high activation energy required to convert surface adsorbed CO2 into CO2 •− which leads to high overpotential. The search for a cost-effective non-noble metal has led to the exploration of cobalt-based materials as a viable catalyst for CO2 reduction reaction. Although, Co is widely used as a catalyst for electrochemical water splitting [2], recent findings shows that Co and Co-oxides can lead to the reduction of CO2 to CO and formate with high faradaic efficiencies [3, 4]. In this study, different Co-based nanomaterials including nanoparticles and nanodendrites were synthesized. The formed nanomaterials were studied using a wide range of surface characterization techniques and electrochemical methods. The catalytic activity of the synthesized Co-based nanoparticles and nanodendrites towards the electrochemical reduction of carbon dioxide will be compared and discussed. References: [1] A. S. Agarwal, Y. Zhai, D. Hill, and N. Sridhar, ChemSusChem 4 (2011) 1301–1310. [2] J. Cirone, S. R. Ahmed, P. C. Wood, and A. Chen, J. Phys. Chem. C 123 (2019) 9183 - 9191. [3] G. Yin, X. Yuan, X. Du, W. Zhao, Q. Bi, and F. Huang, Chem. - A Eur. J. 24 (2018) 2157–2163. [4] S. Gao et al. Nature 529 (2016) 68–71.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».