Oxynitride-surface engineering of rhodium-decorated gallium nitride for efficient thermocatalytic hydrogenation of carbon dioxide to carbon monoxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Upcycling of carbon dioxide towards fuels and value-added chemicals poses an opportunity to overcome challenges faced by depleting fossil fuels and climate change. Herein, combining highly controllable molecular beam epitaxy growth of gallium nitride (GaN) under a nitrogen-rich atmosphere with subsequent air annealing, a tunable platform of gallium oxynitride (GaN1-xOx) nanowires is built to anchor rhodium (Rh) nanoparticles for carbon dioxide hydrogenation. By correlatively employing various spectroscopic and microscopic characterizations, as well as density functional theory calculations, it is revealed that the engineered oxynitride surface of GaN works in synergy with Rh to achieve a dramatically reduced energy barrier. Meanwhile, the potential-determining step is switched from *COOH formation into *CO desorption. As a result, significantly improved CO activity of 127 mmol‧gcat−1‧h−1 is achieved with high selectivity of >94% at 290 °C under atmospheric pressure, which is three orders of magnitude higher than that of commercial Rh/Al2O3. Furthermore, capitalizing on the high dispersion of the Rh species, the architecture illustrates a decent turnover frequency of 270 mol CO per mol Rh per hour over 9 cycles of operation. This work presents a viable strategy for promoting CO2 refining via surface engineering of an advanced support, in collaboration with a suitable metal cocatalyst.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».