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Enregistrement W4377047318 · doi:10.1038/s41467-023-38497-3

Acidic CO2-to-HCOOH electrolysis with industrial-level current on phase engineered tin sulfide

2023· article· en· W4377047318 sur OpenAlexfundno aff
Haifeng Shen, Huanyu Jin, Haobo Li, Herui Wang, Jingjing Duan, Yan Jiao, Shi‐Zhang Qiao

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of AdelaideAustralian SynchrotronCanadian Light Source
Mots-clésFaraday efficiencyCatalysisDopantElectrolysisTinInorganic chemistrySulfurSulfideMetalChemistryPhase (matter)SelectivityReversible hydrogen electrodeMaterials scienceChemical engineeringElectrochemistryDopingElectrodeOrganic chemistryPhysical chemistryElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acidic CO2-to-HCOOH electrolysis represents a sustainable route for value-added CO2 transformations. However, competing hydrogen evolution reaction (HER) in acid remains a great challenge for selective CO2-to-HCOOH production, especially in industrial-level current densities. Main group metal sulfides derived S-doped metals have demonstrated enhanced CO2-to-HCOOH selectivity in alkaline and neutral media by suppressing HER and tuning CO2 reduction intermediates. Yet stabilizing these derived sulfur dopants on metal surfaces at large reductive potentials for industrial-level HCOOH production is still challenging in acidic medium. Herein, we report a phase-engineered tin sulfide pre-catalyst (π-SnS) with uniform rhombic dodecahedron structure that can derive metallic Sn catalyst with stabilized sulfur dopants for selective acidic CO2-to-HCOOH electrolysis at industrial-level current densities. In situ characterizations and theoretical calculations reveal the π-SnS has stronger intrinsic Sn-S binding strength than the conventional phase, facilitating the stabilization of residual sulfur species in the Sn subsurface. These dopants effectively modulate the CO2RR intermediates coverage in acidic medium by enhancing *OCHO intermediate adsorption and weakening *H binding. As a result, the derived catalyst (Sn(S)-H) demonstrates significantly high Faradaic efficiency (92.15 %) and carbon efficiency (36.43 %) to HCOOH at industrial current densities (up to −1 A cm−2) in acidic medium.

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 seuil0,003

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations246
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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