Spatiotemporal visualization of CO2 electrolysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report here an electrolysis optical coherence tomography (eOCT) platform to visualize the chemical reactions occurring in a CO2 electrolyzer. The eOCT platform was designed to capture three dimensional images and videos at high spatial (~1 µm) and temporal (<1 µs) resolutions. We captured 12 h of footage of an electrolyzer, containing a porous electrode separated by a membrane, converting a continuous feed of liquid KHCO3 to reduce CO2 into CO at applied current densities of 50-800 mA cm−2. This video resolved the nucleation and formation of CO2 in the cathode compartment upon reaction of HCO3– with H+ delivered through the membrane, the formation of CO at the cathode|electrolyte interface, and H2 throughout the cathode compartment. The video captured the strikingly dynamic movement of the cathode and membrane components during electrolysis, and linked CO production to regions of the electrolyzer in which CO2 were in direct contact with both the membrane and the catalyst layers. This visualization enabled us to correlate the decrease in CO production to a buildup of CO2, CO, and H2, and (bi)carbonate salts at the cathode layer. The statistical analysis of phase distribution images allowed us to understand the competition between main (CO2 reduction) and side (hydrogen evolution) reactions in both time and space domains. We also show how a pulsing current liberates these residual bubbles and (bi)carbonates to recover CO production. These results highlight the power of using an eOCT platform to temporally and spatially resolve CO2RR electrolysis.
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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) | 0,001 | 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 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 ».