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Enregistrement W3185044190 · doi:10.1149/ma2021-0126955mtgabs

Catalyst-Proximal Plastrons for Enhancing Electrocatalytic Reduction of CO<sub>2</sub> on Copper in Aqueous-Phase Systems

2021· article· en· W3185044190 sur OpenAlexaff
Sami Khan, Jonathan Hwang, Yang Shao‐Horn, Kripa K. Varanasi

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormateCopperCatalysisHydrogenAqueous solutionChemistryMethaneChemical engineeringInorganic chemistrySolubilityMethanolMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrocatalytic reduction of CO2 (CO2RR) is an attractive method of converting CO2 to solar fuels. Much research in this field has been focused on developing novel catalysts to enhance the activity and product distribution (selectivity). Copper has been studied widely as it can produce both one carbon (C1) products such as methane and formate, and products with two or more carbons (C2+) such as ethylene, ethanol, and n-propanol1. Copper is not immune from the competing hydrogen evolution reaction: the poor solubility of CO2 in water (~34 mM at ambient conditions) limits the CO2RR current density, and hydrogen generation is favored if the aqueous CO2 concentration becomes locally undersaturated close to the catalyst during CO2RR2. This limitation is even more pronounced for nanotextured copper, because the increased active surface area leads to faster depletion of local CO2 thereby promoting hydrogen evolution over CO2RR. Hence, overcoming these CO2 availability limitations can enable higher CO2RR activity while reducing co-evolution of hydrogen. In this work, we develop a gasphilic CO2 trap that increases gas-liquid mass transfer and maintains supersaturated CO2 concentration around the catalyst during CO2RR. Gasphilic surfaces need a special combination of surface chemistry and texture to capture bubbles and form a sheet of gas underwater which is called a plastron3. By creating pyramidal textures, CO2 bubbles are efficiently captured within the textures and form a CO2 plastron. When this plastron is placed proximal to both smooth and nanostructured copper catalysts during CO2RR, the current density is enhanced and maintained throughout the reaction, when compared to two commonly used methods of CO2 delivery: headspace and bubbling in the bulk electrolyte. The plastron allows for quick replenishment of CO2 during the CO2RR reaction in the vicinity of the catalyst. As a result, the H2 Faradaic efficiency is reduced from 33% to 13% on smooth copper, and from 62% to 33% on nanostructured copper. This is accompanied by an increased production of C2+ products including ethylene, ethanol and propanol, as well as acetone and acetate at Faradaic efficiencies exceeding 1%. We highlight the importance of this catalyst-proximal plastron approach by comparing against recent aqueous-phase CO2RR studies, and discuss how this approach can inform optimal design of continuous CO2RR systems such as gas-diffusion electrodes. [1] Nitopi, S., Bertheussen, E., Scott, S. B., Liu, X., Engstfeld, A. K., Horch, S., Seger, B., Stephens, I. E. L., Chan, K., Hahn, C., Nørskov, J. K., Jaramillo, T. F. & Chorkendorff, I. Progress and Perspectives of Electrochemical CO2 Reduction on Copper in Aqueous Electrolyte. Chem. Rev. 119, 7610–7672 (2019). [2] Lobaccaro, P., R. Singh, M., Lee Clark, E., Kwon, Y., T. Bell, A. & W. Ager, J. Effects of temperature and gas–liquid mass transfer on the operation of small electrochemical cells for the quantitative evaluation of CO2 reduction electrocatalysts. Physical Chemistry Chemical Physics 18, 26777–26785 (2016). [3] Panchanathan, D., Rajappan, A., Varanasi, K. K. & McKinley, G. H. Plastron Regeneration on Submerged Superhydrophobic Surfaces Using In Situ Gas Generation by Chemical Reaction. ACS Appl. Mater. Interfaces 10, 33684–33692 (2018).

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 seuil0,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2021
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