Polarization-Induced Local pH Swing Promotes Pd-Catalyzed CO<sub>2</sub> Hydrogenation
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical polarization can dramatically promote the rate of concurrent nonfaradaic catalytic reactions, but the mechanistic basis for these promotion effects at solid–liquid interfaces remains poorly understood. Herein, we establish a mechanistic framework for nonfaradaic promotion in aqueous media that operates via a local pH swing induced by a concurrent faradaic reaction. As a model system, we examined the kinetics of nonfaradaic Pd-catalyzed CO 2 hydrogenation to formate and find that the reaction can be promoted by a combination of high alkalinity and high CO 2 concentration. In bulk electrolyte, alkalinity and CO 2 concentration are inversely correlated to each other as set by the CO 2 /bicarbonate equilibrium. We show that this impasse can be overcome by using electrical polarization to generate a nonequilibrium local environment that has both high alkalinity and high CO 2 concentration. We find that this local pH swing promotes the rate of nonfaradaic CO 2 hydrogenation to formate by nearly 3 orders of magnitude at modest potential bias. The work establishes a rigorous mechanistic model of nonfaradaic promotion in aqueous media and provides a basis for enhancing hydrogenation catalysis under mild conditions via electrical polarization.
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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 | 0,000 | 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 ».