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Enregistrement W4241522792 · doi:10.1149/ma2017-02/45/1973

(Keynote) Experimental Considerations for Electrocatalytic CO<sub>2</sub> Reduction

2017· article· en· W4241522792 sur OpenAlexaff
Aaron T. Marshall, Calvin F.C. Lim, Hani Taleshi Ahangari, David A. Harrington

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrolyteCathodeSelectivityChemistryCatalysisElectrodeHydrogenInorganic chemistryElectrocatalystChemical engineeringMaterials scienceElectrochemistryPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrocatalytic reduction of CO2 has the potential to convert CO2 into carbon-based fuels by using renewable energy. While a wide range of electrocatalytic materials have been investigated, the process is still limited by poor reaction selectivity or large overpotentials. Hence many have studied the effects of surface oxides, crystal facets, and nanoparticles on the activity and selectivity of CO2 reduction. Others have also shown that the reaction is sensitive to conditions such as temperature, CO2 pressure, electrolyte buffer concentration and electrode porosity. These effects mean that it can be challenging to determine the underlying cause for differences in intrinsic catalytic behaviour [1,2], and thus it is important to understand the effect of experimental conditions on CO2reduction. Firstly, we will review the literature and our own experimental work which clearly highlight the importance of interfacial pH on the reaction [2-4]. It is well known that in weak buffers such as KHCO3, the pH at the surface of the cathode is significantly higher than the bulk due to the hydrogen evolution and CO2 reduction reactions. By conducting experiments over a range of KHCO3 concentrations (and thus different interfacial pH values), it is clear that this alters the selectivity and activity of CO2 reduction. As the hydrodynamics at the cathode surface will also alter interfacial pH, we have examined the effect of hydrodynamics on the CO2 reduction reaction using a Cu rotating cylinder electrode [5]. Given that the enhanced mass transport will also increase the CO2 concentration at the electrode surface [6], it seems clear that mass transfer effects should influence the reaction selectivity. We confirm that this is indeed an important factor and suggest that increasing mass transport not only decreases the interfacial pH (closer to bulk values) but also decreases the surface coverage of CO on the cathode (a key immediate during CO2 reduction), which ultimately lowers the current going to the CO2reduction reaction. As these experiments revealed the importance of both KHCO3 concentration and mass transport, we developed a numerical model to predict how the bulk electrolyte composition changes during long term electrolysis experiments. This model was validated against experiment data and shows that changes in the bulk electrolyte (ionic resistance, pH, CO2-electrolyte equilibria) can occur over the course of long-term electrolysis experiments. These changes can complicate the interpretation of long-term electrode behaviour as well as the control of the electrochemical process. From these findings, we suggest a range of strategies to improve the experimental aspects of electrochemical CO2reduction investigations. [1] A.S. Hall, Y. Yoon, A. Wuttig, Y. Surendranath, Mesostructure-Induced Selectivity in CO2Reduction Catalysis, Journal of the American Chemical Society 137 (2015) 14834-14837. [2] R. Kas, R. Kortlever, H. Yılmaz, M.T.M. Koper, G. Mul, Manipulating the Hydrocarbon Selectivity of Copper Nanoparticles in CO2Electroreduction by Process Conditions, ChemElectroChem 2 (2015) 354-358. [3] K.J.P. Schouten, E. Pérez Gallent, M.T.M. Koper, The influence of pH on the reduction of CO and to hydrocarbons on copper electrodes, Journal of Electroanalytical Chemistry 716 (2014) 53-57. [4] A.S. Varela, M. Kroschel, T. Reier, P. Strasser, Controlling the selectivity of CO2electroreduction on copper: The effect of the electrolyte concentration and the importance of the local pH, Catalysis Today 260 (2016) 8-13. [5] C.F.C. Lim, D.A. Harrington, A.T. Marshall, Effects of mass transfer on the electrocatalytic CO2 reduction on Cu, Electrochimica Acta (2017) in press. [6] N. Gupta, M. Gattrell, B. MacDougall, Calculation for the cathode surface concentrations in the electrochemical reduction of CO2 in KHCO3solutions, Journal of Applied Electrochemistry 36 (2006) 161-172. [7] K. Hara, A. Tsuneto, A. Kudo, T. Sakata, Electrochemical Reduction of CO2 on a Cu Electrode under High Pressure: Factors that Determine the Product Selectivity, Journal of The Electrochemical Society 141 (1994) 2097-2103.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,012

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2017
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