Electrochemical Nitrate Reduction to Ammonia on Polycrystalline Copper Electrodes in Alkaline Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Ammonia has widely utilized as the raw material of fertilizer and feeds in fuel cells and hydrogen storage materials (Orens. S, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2021, 118 (49)). In general, the Haber-Bosch process has supplied the mass production of ammonia (N 2 + H 2 → 2NH 3 ). However, this chemical process requires high-temperature and high-pressure conditions to cleave the triple N 2 and produces undesired CO 2 gas, as CH 4 is added for H 2 generation. It is attractive to yield ammonia in milder conditions and more cost-effective methods. In addition, the usage of waste and eco-poisoned species, which is inevitably produced, is valuable as the reactant. For this purpose, nitrate (NO 3 - ) conversion using electrochemical methods has drawn attention. Nitrate has a high solubility in aqueous media and better reactivity than N 2 gas at ambient temperature and atmospheric conditions. Nonetheless, the nitrate reduction undergoes multiple electron-transfer processes (NO 3 - + 8e - + 9H + → NH 3 + 3H 2 O), causing low ammonia selectivity competing against byproducts such as hydrogen, nitrogen oxides, and hydroxylamine. Here, I show critical factors determining the conversion selectivity of nitrate using Cu catalysts. I prepared three Cu foils treated by different surface cleaning processes. Surface morphology and roughness of Cu relying on the surface treatments significantly altered the conversion efficiency. In particular, nitric oxide (NO) was a pivotal intermediate to determine the final products, which was sensitive to the Cu surface condition. I will discuss details of the electrochemical nitrate reduction process observed by in-situ and ex-situ gas and spectroscopic analyses and correlate the conversion efficiency with the surface conditions of Cu foils. Figure 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».