Ligand Engineering in Nickel Phthalocyanine to Boost the Electrocatalytic Reduction of CO<sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Designing and synthesizing efficient molecular catalysts may unlock the great challenge of controlling the CO2 reduction reaction (CO2RR) with molecular precision. Nickel phthalocyanine (NiPc) appears as a promising candidate for this task due to its adjustable Ni active‐site. However, the pristine NiPc suffers from poor activity and stability for CO2RR owing to the poor CO2 adsorption and activation at the bare Ni site. Here, a ligand‐tuned strategy is developed to enhance the catalytic performance and unveil the ligand effect of NiPc on CO2RR. Theoretical calculations and experimental results indicate that NiPc with electron‐donating substituents (hydroxyl or amino) can induce electronic localization at the Ni site which greatly enhances the CO2 adsorption and activation. Employing the optimal catalyst—an amino‐substituted NiPc—to convert CO2 into CO in a flow cell can achieve an ultrahigh activity and selectivity of 99.8% at current densities up to −400 mA cm−2. This work offers a novel strategy to regulate the electronic structure of active sites by ligand design and discloses the ligand‐directed catalysis of the tailored NiPc for highly efficient CO2RR.
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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 ».