Specific Metal Nanostructures toward Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction: Recent Advances and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrochemically converting CO 2 (CO 2 reduction reaction(CO 2 RR)) to value‐added fuels is an advanced technology to effectively alleviate global warming and the energy crisis. However, thermodynamically high energy barriers, sluggish reaction kinetics, and inadequate CO 2 conversion rate as well as poor selectivity of target products and rapid materials degradation severely limit its further large‐scale application, which highlights the importance of high‐performance electrocatalysts. Metal nanomaterials, due to their intrinsically high but still insufficient reactivity, selectivity, and stability, have been brought to the forefront and have lead to many reviews from various points of view. However, reviews which comprehensively unravel the importance and excellence of specific metal nanostructures and their associated properties for CO 2 RR are quite limited. To bridge this gap, various specific monometal and bimetal nanostructures are summarized, with an emphasis on the deep understanding of crystal orientation, surface structure, surface crystallography, surface modification, and many associated effects benefiting from the constructed specific metal nanostructures as well as the intrinsic relationships of specific metal nanostructure‐property‐CO 2 RR activities. Finally, the challenges and the perspectives to advance CO 2 RR are proposed to pay particularly more attention to architecture evolution during CO 2 RR with in situ/operando techniques, high‐throughput theoretical computations, and facile synthetic strategies with high yield and production for scale‐up applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».