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Enregistrement W4319437953 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-szllp

Hydrophobic molecular assembly at the gas-liquid-solid interface drives highly selective CO2 electromethanation

2023· preprint· en· W4319437953 sur OpenAlexafffund
Morgan McKee, Maximilian Kutter, Dieter Lentz, Moritz F. Kuehnel, Nikolay Kornienko

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilSwansea UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHigher Education Funding Council for Wales
Mots-clésTerpyridineCatalysisElectrolyteFormateAqueous solutionChemistryChemical engineeringElectrochemistryMaterials scienceNanotechnologyElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The modularity of molecular catalysts enables the tuning of both active site and peripheral units to maximize functionality, thus rendering them as ideal model systems to explore fundamental concepts in catalysis. Hydrophobicity is often regarded as an undesirable aspect that hinders their dissolution in aqueous electrolytes. In contrast, we modified established Co terpyridine catalysts with hydrophobic perfluorinated alkyl side chains and took advantage of their hydrophobic character by utilizing them not as dissolved species in an aqueous electrolyte but at the gas-liquid-solid interfaces on a gas diffusion electrode (GDE) applied towards the electrochemical reduction of CO2. We found that the self-assembly of these perfluorinated units on the GDE surface results in a catalytic system selective for CH4 production, whereas every other Co terpyridine catalyst reported before was only selective for CO or formate. An array of mechanistic and operando spectroscopic investigations suggests a mechanism in which the pyridine units function as proton shuttles that deliver protons to the dynamic hydrophobic pocket in which CO2 reduction takes place. Finally, optimizing the system by integrating fluorinated carbon nanotubes as a hydrophobic conductive scaffold leads to a Faradaic efficiency for CH4 production above 80% at rates above 10 mA/cm2, thus far unprecedented for a molecular electrocatalytic system.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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