Sn Dopants with Synergistic Oxygen Vacancies Boost CO<sub>2</sub> Electroreduction on CuO Nanosheets to CO at Low Overpotential
Notice bibliographique
Résumé
Using the electrochemical CO2 reduction reaction (CO2RR) with Cu-based electrocatalysts to achieve carbon-neutral cycles remains a significant challenge because of its low selectivity and poor stability. Modulating the surface electron distribution by defects engineering or doping can effectively improve CO2RR performance. Herein, we synthesize the electrocatalyst of Vo-CuO(Sn) nanosheets containing oxygen vacancies and Sn dopants for application in CO2RR-to-CO. Density functional theory calculations confirm that the incorporation of oxygen vacancies and Sn atoms substantially reduces the energy barrier for *COOH and *CO intermediate formation, which results in the high efficiency, low overpotential, and superior stability of the CO2RR to CO conversion. This electrocatalyst possesses a high Faraday efficiency (FE) of 99.9% for CO at a low overpotential of 420 mV and a partial current density of up to 35.22 mA cm–2 at −1.03 V versus reversible hydrogen electrode (RHE). The FECO of Vo-CuO(Sn) could retain over 95% within a wide potential area from −0.48 to −0.93 V versus RHE. Moreover, we obtain long-term stability for more than 180 h with only a slight decay in its activity. Therefore, this work provides an effective route for designing environmentally friendly electrocatalysts to improve the selectivity and stability of the CO2RR to CO conversion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».