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Enregistrement W4285399017 · doi:10.1149/ma2022-01391776mtgabs

Pulse Electrodeposition of Cu on Porous Ag Framework for Electrochemical CO<sub>2</sub> Conversion to Ethanol

2022· article· en· W4285399017 sur OpenAlexaff
Jiwon Park, Chaehwa Jeong, Moony Na, Yusik Oh, Yongsoo Yang, Hye Ryung Byon

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhotonic Crystals and Applications
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxygenateCarbon monoxideCatalysisElectrochemistryChemistryElectrolyteSelectivityFaraday efficiencyYield (engineering)Inorganic chemistryElectrochemical reduction of carbon dioxideCarbon dioxideAqueous solutionSolubilityChemical engineeringElectrodeMaterials scienceOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrochemical conversion of carbon dioxide (CO 2 ) gas is a simple and cost-benefit method to produce economically valuable materials such as carbon monoxide (CO), multi-carbon (C 2+ ) oxygenate, and hydrocarbons. In particular, ethanol (EtOH) production is attractive to be applied for conventional transport fuels. However, there has been a lack of techniques to yield predominant EtOH from CO 2 . Copper (Cu), as the well-known and exclusive C 2+ catalyst, thermodynamically prefers the production of (C 2 H 4 ) compared to EtOH. Previous studies suggested that increased concentration of carbon monoxide (CO) as the intermediate of CO 2 ameliorated the EtOH selectivity. 1,2 Because the solubility of CO is very little in an aqueous electrolyte solution, surface diffusion of CO has been considered to enhance the local CO concentration. It suggests that catalyst interface is crucial to increasing EtOH yield, while little knowledge was developed. We prepared porous Ag inverse opal (AgIO) frameworks with a uniform pore size of ~ 600 nm. The CO 2 gas was electrochemically reduced to CO with &gt; 90% selectivity at -1.05 V vs. RHE. In addition, the CO settled in the pore, providing an opportunity for sequential electrochemical/chemical reactions. We deposited the ultra-thin Cu layer (2~10 nm) upon the Ag surface through the pulse electrodeposition technique (PED). This catalyst, indicated as PEDCu/AgIOs, performed ~33 % Faradaic efficiency (FE) of EtOH at -1.05 V vs. RHE. Moreover, PEDCu/AgIOs showed a high oxygenates ratio relative to hydrocarbons (FE oxygenate /FE C2H4 ) of 2.28, while H 2 evolution was significantly suppressed. These results suggested that as-prepared thin Cu film was partially segregated, and the Ag surface was exposed, forming the mixed Ag and Cu interfaces in the given electrochemical condition. This hypothesis was confirmed by negligible EtOH from the Ag-free CuIOs structure. More importantly, the resulting EtOH selectivity outperformed Cu nanoparticles (~7 nm diameter) dispersed on AgIOs (7.45 % FE) and aggregated Cu nanostructures on AgIOs (17.65 % FE) prepared by the constant current mode of electrodeposition. We, therefore, anticipated that CO spillover was promoted by the remaining and ultra-thin Cu layer. Further experiments were conducted by controlling of the thickness, pore size, and interpore size of AgIO frameworks to understand their roles. PEDCu/AgIOs with larger AgIOs thickness and smaller pore size showed higher EtOH selectivity, while the interpore size did not significantly affect the product selectivity. In the presentation, I will discuss key parameters to determine EtOH selectivity and the presumable pathway of EtOH production in details. References Ting, L. R. L.; Piqué, O.; Lim, S. Y.; Tanhaei, M.; Calle-Vallejo, F.; Yeo, B. S., Enhancing CO 2 Electroreduction to Ethanol on Copper–Silver Composites by Opening an Alternative Catalytic Pathway. ACS Catal. 2020, 10 (7), 4059-4069. Gurudayal; Perone, D.; Malani, S.; Lum, Y.; Haussener, S.; Ager, J. W., Sequential Cascade Electrocatalytic Conversion of Carbon Dioxide to C-C Coupled Products. ACS Appl. Energy Mater. 2019 , 2 (6), 4551-4559.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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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