An Overview of Glycerol Electrooxidation Mechanisms on Pt, Pd and Au
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the most recent decade, glycerol electrooxidation (GEOR) has attracted extensive research interest for valorization of glycerol: the conversion of glycerol to value‐added products. These reactions at platinum, palladium, and gold electrodes have a lot of uncertainty in their reaction mechanisms, which has generated some controversies. This review gathers many reported experimental results, observations and proposed reaction mechanisms in order to draw a full picture of GEOR. A particular focus is the clarification of two propositions: Pd is inferior to Pt in cleaving the C−C bonds of glycerol during the electrooxidation and the massive production of CO 2 at high overpotentials is due to the oxidation of the already‐oxidized carboxylate products. It is concluded that the inferior C−C bond cleavability with Pd electrodes, as compared with Pt electrodes, is due to the inefficiency of deprotonation, and the massive generation of CO 2 as well as other C1/C2 side products is partially caused by the consumption of OH – at the anodes, as a lower pH reduces the amount of carboxylates and favors the C−C bond scission. A reaction mechanism is proposed in this review, in which the generation of side products are directly from glycerol (“competition” between each side product) rather than from the further oxidation of C2/C3 products. Additionally, GEOR results and associated interpretations for Ni electrodes are presented, as well as a brief review on the performances of multi‐metallic electrocatalysts (most of which are nanocatalysts) as an introduction to these future research hotpots.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».