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Enregistrement W4289595151 · doi:10.1021/acsnano.2c03877

Selective Catalytic Electro-Oxidation of Water with Cobalt Oxide in Ion Impermeable Reduced Graphene Oxide Porous Electrodes

2022· article· en· W4289595151 sur OpenAlexafffund
Gabriele Capilli, Yiwen Chen, Thomas Szkopek, Marta Cerruti

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsCanadian Light Source
Mots-clésGrapheneMaterials scienceOxideElectrolysisCobaltCobalt oxideChemical engineeringChlorineCatalysisInorganic chemistryElectrodeElectrolysis of waterSeawaterMembraneNanotechnologyChemistryOrganic chemistryElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The direct electrolysis of seawater is greatly inhibited by the oxidation of Cl– to free chlorine, an undesirable, corrosive byproduct. To suppress the parasitic interference of Cl– and any other ion, we developed a freestanding, electrically conducting, 3D macroporous reduced graphene oxide (rGO) scaffold with cobalt oxide particles selectively deposited on the internal walls of its closed pores (with an average diameter of ∼180 μm). The pore walls act as membranes composed of stacked rGO flakes; the nanochannels between rGO layers (size <1 nm) are permeable to water and gases while preventing the diffusion of dissolved ions such as Cl–. Due to this, the catalytic particles are selectively accessible to water molecules but not to ions, allowing electrolysis to occur without chlorine evolution. The electrodes developed exhibit a stable generation of O2 from simulated seawater at pH 14, reaching a specific current density of up to 25 A g–1 during continuous electrolysis with 89–98% Faradaic efficiency, while chlorine generation is below 6 ppm h–1, the sensitivity limit of the detection method employed. The strategy here proposed can be generalized to build electrodes that are inherently selective thanks to their architecture, with catalytically active particles loaded into closed pores with selective ion transport properties.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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