Nanostructured Cobalt‐Based Electrocatalysts for CO<sub>2</sub>Reduction: Recent Progress, Challenges, and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CO 2 reduction reaction (CO 2 RR) provides a promising strategy for sustainable carbon fixation by converting CO 2 into value‐added fuels and chemicals. In recent years, considerable efforts are focused on the development of transition‐metal (TM)‐based catalysts for the selectively electrochemical CO 2 reduction reaction (ECO 2 RR). Co‐based catalysts emerge as one of the most promising electrocatalysts with high Faradaic efficiency, current density, and low overpotential, exhibiting excellent catalytic performance toward ECO 2 RR for CO and HCOOH productions that are economically viable. The intrinsic contribution of Co and the synergistic effects in Co‐hybrid catalysts play essential roles for future commercial productions by ECO 2 RR. This review summarizes the rational design of Co‐based catalysts for ECO 2 RR, including molecular, single‐metal‐site, and oxide‐derived catalysts, along with the nanostructure engineering techniques to highlight the distribution of the ECO 2 RR products by Co‐based catalysts. The density functional theory (DFT) simulations and advanced in situ characterizations contribute to interpreting the synergies between Co and other materials for the enhanced product selectivity and catalytic activity. Challenges and outlook concerning the catalyst design and reaction mechanism, including the upgrading of reaction systems of Co‐based catalysts for ECO 2 RR, are also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».