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Enregistrement W3154459917 · doi:10.1002/cssc.202100457

Steric Hindrance‐ and Work Function‐Promoted High Performance for Electrochemical CO Methanation on Antisite Defects of MoS<sub>2</sub> and WS<sub>2</sub>

2021· article· en· W3154459917 sur OpenAlexaff
Xue Yao, Zhiwen Chen, Guo‐Jun Liu, Xingyou Lang, Yong Zhu, Wang Gao, Qing Jiang

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesProgram for Jilin University Science and Technology Innovative Research TeamNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMethanationSteric effectsWork functionSelectivityCatalysisElectrochemistryActive siteDensity functional theoryTransition metalChemistryMaterials scienceInorganic chemistryElectrodePhysical chemistryComputational chemistryStereochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO methanation from electrochemical CO reduction reaction (CORR) is significant for sustainable environment and energy, but electrocatalysts with excellent selectivity and activity are still lacking. Selectivity is sensitive to the structure of active sites, and activity can be tailored by work function. Moreover, intrinsic active sites usually possess relatively high concentration compared to artificial ones. Here, antisite defects MoS2 and WS2, intrinsic atomic defects of MoS2 and WS2 with a transition metal atom substituting a S2 column, were investigated for CORR by density functional theory calculations. The steric hindrance from the special bowl structure of MoS2 and WS2 ensured good selectivity towards CO methanation. Coordination environment variation of the active sites, the under‐coordinated Mo or W atoms, effectively lowered the work function, making MoS2 and WS2 highly active for CO methanation with the required potential of −0.47 and −0.49 V vs. reversible hydrogen electrode, respectively. Moreover, high concentration of active sites and minimal structural deformation during the catalytic process of MoS2 and WS2 enhanced their attraction for future commercial application.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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