Combined Simulation and Experimental Study of Electrolysis Flow Cell for Continuous CO<sub>2</sub> Conversion
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical carbon dioxide reduction reaction (CO2RR) is a promising strategy to sequester CO2 while synthesizing valuable chemicals and utilizing intermittent renewable energy supply from solar and wind energy.1 Electrolysis is often studied in H-cells that are composed of planar electrodes immersed in an aqueous electrolyte, which have severely limited mass transport across the electrolyte and hydrodynamic boundary layer.2-3 To avoid these limitations alkaline flow cells with a gas diffusion electrode (GDE) operated in a flow-by mode are sometimes used to achieve more realistic conditions. Although they provide higher current densities (CD) and energy efficiencies (EE), they suffer from carbonate salt precipitation in the stagnant pores of the GDE, moreover in KOH electrolyte CO2 is parasitically converted to bicarbonate. To remedy the latter problem neutral electrolytes, such as K2SO4 or KHCO3, can replace alkaline electrolytes, but these have so far demonstrated low EE due to high ohmic resistance and overpotentials in the GDE. In this work we present a flow-through compact membrane electrode assemble (MEA) electrolysis cell for continuous CO2RR, which has following advantages. Firstly, the neutral electrolytes flowed through the porous electrode with carbon in the form of dissolved CO2 and HCO3 —.4 Electrolysis was carried out to produce CO gas and formate ions, which only need to pass through a thin boundary layer with minimized mass transport resistance. The porous electrode was pressed onto the membrane to ensure good ionic conductivity at the electrode−electrolyte interface. Secondly, flowing electrolyte eliminated degradation related to electrolyte flooding and carbonate precipitation. Finally, the overpotential was lowered through catalyst tuning and localized alkaline environment,5 contributing to cost competitive electroreduction of CO2 to CO, which exhibited partial current density (PCDCO) exceeding 150 mA cm−2 at cell overpotentials (|ηcell|) less than 2 V. Reference 1. De Luna, P.; Hahn, C.; Higgins, D.; Jaffer, S. A.; Jaramillo, T. F.; Sargent, E. H., What would it take for renewably powered electrosynthesis to displace petrochemical processes? Science 2019, 364 (6438). 2. Liu, M.; Pang, Y.; Zhang, B.; De Luna, P.; Voznyy, O.; Xu, J.; Zheng, X.; Dinh, C. T.; Fan, F.; Cao, C.; de Arquer, F. P. G.; Safaei, T. S.; Mepham, A.; Klinkova, A.; Kumacheva, E.; Filleter, T.; Sinton, D.; Kelley, S. O.; Sargent, E. H., Enhanced electrocatalytic CO2 reduction via field-induced reagent concentration. Nature 2016, 537 (7620), 382-386. 3. Wen, G.; Lee, D. U.; Ren, B.; Hassan, F. M.; Jiang, G.; Cano, Z. P.; Gostick, J.; Croiset, E.; Bai, Z.; Yang, L.; Chen, Z., Orbital Interactions in Bi-Sn Bimetallic Electrocatalysts for Highly Selective Electrochemical CO2 Reduction toward Formate Production. Adv. Energy Mater. 2018, 8 (31), 1802427. 4. Weng, L. C.; Bell, A. T.; Weber, A. Z., Modeling gas-diffusion electrodes for CO2 reduction. Phys Chem Chem Phys 2018, 20 (25), 16973-16984. 5. Verma, S.; Hamasaki, Y.; Kim, C.; Huang, W.; Lu, S.; Jhong, H.-R. M.; Gewirth, A. A.; Fujigaya, T.; Nakashima, N.; Kenis, P. J. A., Insights into the Low Overpotential Electroreduction of CO2 to CO on a Supported Gold Catalyst in an Alkaline Flow Electrolyzer. ACS Energy Letters 2018, 3 (1), 193-198.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».