Single Ni atoms with higher positive charges induced by hydroxyls for electrocatalytic CO<sub>2</sub> reduction
Notice bibliographique
Résumé
To promote the faradaic efficiency of the electrocatalytic CO2 reduction reaction (CO2RR) with low-cost catalysts, single Ni atoms with higher positive charges induced by hydroxyls were proposed to form an atomically dispersed Ni-N4 structure in a cheap honeycomb-like carbon matrix for electrocatalytic CO2 reduction. Extended X-ray absorption fine structure spectroscopy, aberration-corrected High-angle annular dark-field scanning transmission electron microscopy and X-ray photoelectron spectroscopy measurements confirmed that the active-center structure consists of single Ni atoms and the adjacent hydroxyl via hydrothermal treatment (H-Ni/NC). Density functional theory calculations indicated that the isolated Ni atoms with higher positive charges induced by the hydroxyl decreased the free energy of the rate-limiting step to 1.05 eV for the CO2RR. The faradaic efficiency (FE) of CO2 reduction into CO was ≥88.0% over the H-Ni/NC catalyst in the potential range of -0.5 to -0.9 V (vs. RHE). The peak CO FE reached 97% at -0.7 V due to the synergistic effect between the unsaturated Ni-N4 active sites and the hydroxyl species.
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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 ».