Electrocatalysts derived from copper complexes transform CO into C2+ products effectively in a flow cell
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The highest performance flow cells capable of electrolytically converting CO2 into higher value chemicals and fuels pass a concentrated hydroxide electrolyte across the cathode. A major problem for CO2 electrolysis is that this strongly alkaline medium converts the majority of CO2 into unreactive HCO3– and CO32– rather than CO2 reduction reaction (CO2RR) products. The electrolysis of CO (instead of CO2) does not suffer from this same problem because CO does not react with hydroxide. Moreover, CO can be more readily converted into products containing two or more carbon atoms (i.e., C2+ products). While several solid-state electrocatalysts have proven competent at converting CO into C2+ products, we demonstrate here that molecular electrocatalysts are also effective at mediating this transformation in a flow cell. Using a molecular copper phthalocyanine (CuPc) electrocatalyst, CO was electrolyzed into C2+ products at high rates of product formation (i.e., current densities J ≥200 mA/cm2), and at high Faradaic efficiencies for C2+ production (FEC2+; 72% at 200 mA/cm2). These findings present a new class of electrocatalysts for making carbon-neutral chemicals and fuels.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».