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Enregistrement W4285400097 · doi:10.1149/ma2022-01361609mtgabs

Capping-Ligand Density on Cu Nanoparticles Determining Multi-Carbon Product Selectivity in Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction

2022· article· en· W4285400097 sur OpenAlexaff
Yusik Oh, Hye Ryung Byon

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatalysisElectrochemistryCarbon monoxideAdsorptionYield (engineering)NanoparticleCopperSyngasElectrochemical reduction of carbon dioxideCarbon fibersSelectivityChemistryChemical engineeringMaterials scienceInorganic chemistryNanotechnologyOrganic chemistryMetallurgyElectrodeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide (CO2) emission from the combustion of fossil fuel causes global warming and climate change. Much attention has been paid for recycling of CO2 gas, namely converting this greenhouse gas to high-value fuels such as multi-carbon products (ethylene, ethanol, propanol, etc.). In particular, electrochemical CO2 reduction reaction (CO2RR) is one of the promising methods operated at ambient pressure and room temperature. By using gold and silver catalysts, carbon monoxide (CO) is successfully yielded with >80% Faradaic efficiency. In contrast, it is still challenging to produce multi-carbon (i.e., C2+) products. Copper (Cu) is known as the sole catalyst to yield C2+ products by affording the suitable binding energy to the intermediate of *CO (the asterisk denotes the surface adsorption). Although various synthetic methods for the preparation of Cu nanoparticles (NPs) have been developed to increase the surface area and design of the preferred facets for the CO2 reduction, the highly sensitive Cu surface in air and from contaminants resulted in variable Faradaic efficiencies for C2+ production. In particular, the capping ligands, which coat the Cu surface to stabilize the designed nanostructures, should significantly influence the catalytic efficiency and stability. However, their effects have been little studied. Here, we show the enhanced catalytic activity and stability of Cu NPs for the C2+ yield by eliminating the capping ligands.[1] The pristine Cu NPs with ~8 nm of diameter were prepared by using a capping ligand of tetradecylphosphonate (TDP). After UV-ozone treatment, the TDP ligands were eliminated in part; The phosphorous signal was attenuated, and the Cu surface was oxidized in X-ray photoelectron spectra. In addition, the carbonyl oxygen (O=C) emerged from the damaged TDP. In contrast, the carbon substrate and the surface roughness of the Cu were insignificantly changed. These UV-ozone-treated Cu NPs showed ~50% Faradaic efficiency of the C2+ conversion (FEC2+) at –0.98 V vs. RHE, which was twice as high as that of the pristine Cu NPs (~25%). In particular, the FEC2+ gradually increased as the remaining capping ligands were removed, indicating the increased catalytic sites for 3 h CO2RR. In sharp contrast, the FEC2+ from the pristine Cu NPs was consistently low despite the partial stripping of the capping ligands, suggesting the negligible formation of the C2+ active sites. For prolonged chronoamperometry tests for 20 h, these FEC2+ values were retained for both catalysts, while the size and shape of Cu catalysts were differently changed. The UV-ozone-treated ones proceeded little agglomeration and contained many grain boundaries. In contrast, the pristine Cu NPs were transformed to the cubic particles with ~100 nm size. The distinct alternations of Cu structures are closely related to the yield of the C2+ active sites, which I will discuss in this presentation. [1] J. Mater. Chem. A, 9, 11210 (2021) Figure 1

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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