High-rate and selective conversion of CO2 from aqueous solutions to hydrocarbons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrochemical carbon dioxide (CO 2 ) conversion to hydrocarbon fuels, such as methane (CH 4 ), offers a promising solution for the long-term and large-scale storage of renewable electricity. To enable this technology, CO 2 -to-CH 4 conversion must achieve high selectivity and energy efficiency at high currents. Here, we report an electrochemical conversion system that features proton-bicarbonate-CO 2 mass transport management coupled with an in-situ copper (Cu) activation strategy to achieve high CH 4 selectivity at high currents. We find that open matrix Cu electrodes sustain sufficient local CO 2 concentration by combining both dissolved CO 2 and in-situ generated CO 2 from the bicarbonate. In-situ Cu activation through alternating current operation renders and maintains the catalyst highly selective towards CH 4 . The combination of these strategies leads to CH 4 Faradaic efficiencies of over 70% in a wide current density range (100 – 750 mA cm -2 ) that is stable for at least 12 h at a current density of 500 mA cm -2 . The system also delivers a CH 4 concentration of 23.5% in the gas product stream.
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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) | 0,001 | 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 ».