Single‐Atom Electrocatalysts from Multivariate Metal–Organic Frameworks for Highly Selective Reduction of CO<sub>2</sub> at Low Pressures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single‐atom catalysts (SACs) are of great interest because of their ultrahigh activity and selectivity. However, it is difficult to construct model SACs according to a general synthetic method, and therefore, discerning differences in activity of diverse single‐atom catalysts is not straightforward. Herein, a general strategy for synthesis of single‐atom metals implanted in N‐doped carbon (M1‐N‐C; M=Fe, Co, Ni and Cu) has been developed starting from multivariate metal–organic frameworks (MOFs). The M1‐N‐C catalysts, featuring identical chemical environments and supports, provided an ideal platform for differentiating the activity of single‐atom metal species. When employed in electrocatalytic CO2 reduction, Ni1‐N‐C exhibited a very high CO Faradaic efficiency (FE) up to 96.8 % that far surpassed Fe1‐, Co1‐ and Cu1‐N‐C. Remarkably, the best‐performer, Ni1‐N‐C, even demonstrated excellent CO FE at low CO2 pressures, thereby representing a promising opportunity for the direct use of dilute CO2 feedstock.
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 | 0,001 |
| 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 ».