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Enregistrement W4288034771 · doi:10.1021/acsanm.2c01728

Vertically Aligned Multiwalled Carbon Nanotube/Cu Catalysts for CO<sub>2</sub> Electroreduction

2022· article· en· W4288034771 sur OpenAlexaff
Eser Metin Akinoglu, Bohua Ren, Junyuan Xu, Dangsheng Su, Tengfei Qiu, Michael Giersig, Guobin Wen

Notice bibliographique

RevueACS Applied Nano Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology DepartmentGuangdong Province Introduction of Innovative R&D TeamChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSelectivityCatalysisMaterials scienceHydrocarbonCopperMethaneElectrodeChemical engineeringNanotubeCarbon nanotubeCarbon fibersNanotechnologyChemistryComposite materialOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancing the selectivity of hydrocarbon products remains a key challenge to achieving artificial energy sustainability via closing the carbon cycle. While copper-based electrodes uniquely yield hydrocarbon products, the improvement of their product selectivity through physical morphology regulation shows great potential and requires further investigation. Here, we show the distinct morphological influences of the Cu electrode on the reaction selectivity. We synthesize binder-free, vertically aligned, nanoid forest-like copper electrocatalysts for superior improved methane conversion selectivity with respect to planar Cu. These Cu nanocomposites are fabricated through the conformal coating of vertically aligned multiwalled carbon nanotube array electrodes, which have matured to a cost-effective and scalable technology over the past two decades. Simulations reveal that carbon intermediates and protons can be confined in the gaps of the nanoid copper forest, which are formed in situ and in turn cover the catalytic sites and facilitate the simultaneous transfer of coupled electrons and protons. Such forest-like antenna morphology benefits from a threefold improvement of the CO2 electroreduction performance through a decreased reaction onset potential, an increased current density, and enhanced hydrocarbon selectivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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