Recent Development of Electrocatalytic CO<sub>2</sub> Reduction Application to Energy Conversion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon dioxide (CO 2 ) emission has caused greenhouse gas pollution worldwide. Hence, strengthening CO 2 recycling is necessary. CO 2 electroreduction reaction (CRR) is recognized as a promising approach to utilize waste CO 2 . Electrocatalysts in the CRR process play a critical role in determining the selectivity and activity of CRR. Different types of electrocatalysts are introduced in this review: noble metals and their derived compounds, transition metals and their derived compounds, organic polymer, and carbon‐based materials, as well as their major products, Faradaic efficiency, current density, and onset potential. Furthermore, this paper overviews the recent progress of the following two major applications of CRR according to the different energy conversion methods: electricity generation and formation of valuable carbonaceous products. Considering electricity generation devices, the electrochemical properties of metal–CO 2 batteries, including Li–CO 2 , Na–CO 2 , Al–CO 2 , and Zn–CO 2 batteries, are mainly summarized. Finally, different pathways of CO 2 electroreduction to carbon‐based fuels is presented, and their reaction mechanisms are illustrated. This review provides a clear and innovative insight into the entire reaction process of CRR, guiding the new electrocatalysts design, state‐of‐the‐art analysis technique application, and reaction system innovation.
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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 | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».