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Enregistrement W4285398870 · doi:10.1149/ma2022-01391770mtgabs

Tailoring a Three-Phase Microenvironment for High-Performance CO<sub>2</sub> Electroreduction

2022· article· en· W4285398870 sur OpenAlexaff
Shaoqing Liu, Ehsan Shahini, Min‐Rui Gao, Gong Lu, Peng‐Fei Sui, Tian Tang, Hongbo Zeng, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisOverpotentialChemical engineeringAqueous solutionElectrolyteChemistryElectrolysisDiffusionSolubilityPhase (matter)Materials scienceInorganic chemistryElectrochemistryOrganic chemistryPhysical chemistryElectrodeThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern industrialization is accompanied with the extensive usage of fossil fuels for energy demands and consequently, an excessive emission of CO2 into the atmosphere. To combat the injurious greenhouse effects, the CO2 electroreduction (CER) to feedstocks and fuels becomes an appealing approach to reducing CO2 emission and simultaneously producing useful products. It is generally recognized that the solid-catalyst/liquid-electrolyte/gaseous-CO2 triple-phase boundary is the key microstructure feature of CER, where CO2 molecules react with protons (H+) and e− and are reduced. Besides the intrinsic activity of catalyst itself and the accessibility of active sites, CER performance also strongly depends on the transport of H+ and CO2 molecules through electrolyte to catalyst surface. Apparently, the availability of H+ in aqueous solution can be readily achieved via H2O ionization, while the low solubility of CO2 limits the supply of CO2 to the catalyst surface. Moreover, previous study has demonstrated that complete depletion of CO2 on the catalyst surface can even occur when high overpotential is applied.1 In this regard, rationally designing the structure of catalyst to increase the concentration of CO2 at the triple-phase boundary is immensely significant for CER since this could overcome the limited diffusion of CO2 in aqueous medium. Recently, surface hydrophobicity engineering has been proved to be a wise tactic to increase the local CO2 concentration by trapping CO2 near the catalyst surface, thus improving CO2 electrolysis. For example, modification of the hydrophobic organics on catalyst surface could create triple-phase boundary and increase CO2 concentration on catalyst surface, these improved CER performance and simultaneously inhibited HER.2 Unfortunately, the insulative organics coated on the catalyst surface will sacrifice its activity, while some small pieces of organics may desorb from the surface or in the case of flow cell, these pieces can be flushed away by the fluid. Since most catalysts are in situ grown on carbon support with the advantages of rapid electron transfer and seamless contact,3, 4 it is possible to tailor the microenvironment around the catalyst through chemical modification of carbon support. For example, platinum-based catalysts supported on hydrophobic carbon with a desirable microenvironment display a state-of-the-art catalytic activity for oxygen reduction reaction.5 However, few studies have been conducted to investigate how the carbon support can be modified to create a favourable triple-phase boundary for CER. In this study, we have in situ grown Bi2O3 nanosheets (NSs) on two types of carbon materials, hydrophobic carbon nanofiber (Bi2O3@C/HB) and hydrophilic carbon nanofiber (Bi2O3@C/HL), respectively, and used them as the cathode catalysts for CER. Compared to Bi2O3@C/HL, the as-obtained Bi2O3@C/HB exhibits significantly boosted CER performances for formate formation with the high FEformate of ˃ 93% over an extremely wide potential window of 1000 mV, high formate partial current density (jformate ) of 102.1 mA cm−2 and high formate formation rate of 1905 μmol h−1 cm−2. Molecular dynamics (MD) simulations together with electrochemical measurements reveal that the hydrophobic carbon support can create a hydrophobic microenvironment by avoiding the formation of hydrogen bond. This increases the local CO2 concentration and pH, both contributing to the enhancement of the overall CER. We believe that the findings from this work can provide significant guidelines for designing highly active CER catalysts and showcase a promising approach to improving other types of electrolysis involving gas phase. Raciti, D.; Mao, M.; Park, J. H.; Wang, C., Mass transfer effects in CO2 reduction on Cu nanowire electrocatalysts. Catal. Sci. Technol. 2018, 8, 2364-2369. Wang, J.; Cheng, T.; Fenwick, A. Q.; Baroud, T. N.; Rosas-Hernández, A.; Ko, J. H.; Gan, Q.; Goddard Iii, W. A.; Grubbs, R. H., Selective CO2 Electrochemical Reduction Enabled by a Tricomponent Copolymer Modifier on a Copper Surface. J. Am. Chem. Soc. 2021, 143, 2857-2865. Liu, S.; Lu, X. F.; Xiao, J.; Wang, X.; Lou, X. W., Bi2O3 nanosheets grown on multi‐channel carbon matrix to catalyze efficient CO2 electroreduction to HCOOH. Angew. Chem., Int. Ed. 2019, 58, 13828-13833. Li, F.; Chen, L.; Knowles, G. P.; MacFarlane, D. R.; Zhang, J., Hierarchical mesoporous SnO2 nanosheets on carbon cloth: a robust and flexible electrocatalyst for CO2 reduction with high efficiency and selectivity. Angew. Chem., Int. Ed. 2017, 56, 505-509. Zhao, Z.; Hossain, M. D.; Xu, C.; Lu, Z.; Liu, Y.-S.; Hsieh, S.-H.; Lee, I.; Gao, W.; Yang, J.; Merinov, B. V., Tailoring a Three-Phase Microenvironment for High-Performance Oxygen Reduction Reaction in Proton Exchange Membrane Fuel Cells. Matter 2020, 3, 1774-1790.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2022
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