Nanostructured Cobalt‐Based Electrocatalysts for CO<sub>2</sub>Reduction: Recent Progress, Challenges, and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CO2reduction reaction (CO2RR) provides a promising strategy for sustainable carbon fixation by converting CO2into 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 CO2reduction reaction (ECO2RR). 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 ECO2RR 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 ECO2RR. This review summarizes the rational design of Co‐based catalysts for ECO2RR, including molecular, single‐metal‐site, and oxide‐derived catalysts, along with the nanostructure engineering techniques to highlight the distribution of the ECO2RR 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 ECO2RR, are also discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».