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Enregistrement W4321018586 · doi:10.1149/1945-7111/acbc9d

Electrochemical Production of Ammonia and Urea from Coreduction of Nitrite and Carbon Dioxide at Iron Phthalocyanine Electrodes and Comparison of Analytical Methods

2023· article· en· W4321018586 sur OpenAlexafffund
Jasmeen Akther, Chaojie Song, Khalid Fatih, Peter G. Pickup

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésChemistryUreaAmmoniaNitriteInorganic chemistryUreaseAmmonia volatilization from ureaPhthalocyanineYield (engineering)Carbon dioxideElectrochemistryElectrodeNitrateOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is rapidly growing interest in the electrochemical reduction of both nitrite and carbon dioxide to mitigate environmental concerns and sustainably produce fuels, chemicals, and fertilizers. Ammonia and urea are key targets in this area, and have been produced simultaneously by coreduction of NO 2 ⁻ and CO 2 at a variety of electrocatalysts. The salicylate spectrophotometric method is commonly employed to quantify both products, with urea determined by difference following decomposition with urease. However, this method can be influenced by numerous interferences and matrix effects. Here the electrochemical coreduction of NO 2 ⁻ and CO 2 at iron phthalocyanine electrodes has been investigated in order to accurately determine the ammonia and urea production. Urea concentrations were determined by salicylate, diacetyl monoxime and liquid-chromatography-mass spectrometry methods, while the salicylate method and nuclear magnetic resonance spectroscopy were used to determine ammonia. Urea was produced at low overpotentials, with a maximum faradaic yield of 5.8% at −0.047 V vs RHE, while a maximum 85% yield of ammonia occurred at −0.347 V. It is shown that the salicylate method can provide accurate ammonia and urea analyses when a standard addition method is employed, reaction conditions are carefully controlled and the accuracy of calibration slopes are verified.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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