Ammonia Thermal Treatment toward Topological Defects in Porous Carbon for Enhanced Carbon Dioxide Electroreduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Topological defects, with an asymmetric local electronic redistribution, are expected to locally tune the intrinsic catalytic activity of carbon materials. However, it is still challenging to deliberately create high‐density homogeneous topological defects in carbon networks due to the high formation energy. Toward this end, an efficient NH 3 thermal‐treatment strategy is presented for thoroughly removing pyrrolic‐N and pyridinic‐N dopants from N‐enriched porous carbon particles, to create high‐density topological defects. The resultant topological defects are systematically investigated by near‐edge X‐ray absorption fine structure measurements and local density of states analysis, and the defect formation mechanism is revealed by reactive molecular dynamics simulations. Notably, the as‐prepared porous carbon materials possess an enhanced electrocatalytic CO 2 reduction performance, yielding a current density of 2.84 mA cm −2 with Faradaic efficiency of 95.2% for CO generation. Such a result is among the best performances reported for metal‐free CO 2 reduction electrocatalysts. Density functional theory calculations suggest that the edge pentagonal sites are the dominating active centers with the lowest free energy (Δ G ) for CO 2 reduction. This work not only presents deep insights for the defect engineering of carbon‐based materials but also improves the understanding of electrocatalytic CO 2 reduction on carbon defects.
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 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 ».