Endergonic Hydrogenation at Ambient Conditions Using an Electrochemical Membrane Reactor
Notice bibliographique
Résumé
Here, we determine how the hydrogen loading ( x ) of an electrochemical palladium membrane reactor (ePMR) varies with electrochemical conditions (e.g., applied current density, electrolyte concentration). We detail how x influences the thermodynamic driving force of an ePMR. These studies are accomplished by measuring the fugacity ( P ) of hydrogen desorbing from the palladium–hydrogen membrane and subsequently relating P to pressure–composition isotherms to determine x . We find that x increases with both applied current density and electrolyte concentration, but plateaus at a loading of x ≅ 0.92 in 1.0 M H 2 SO 4 at −200 mA·cm –2 . The validity of the fugacity measurements is supported experimentally and computationally by: (a) electrochemical hydrogen permeation studies; and (b) a palladium–hydrogen porous flow finite element analysis (FEA) model. Both (a) and (b) agree with the fugacity measurements on the following x -dependent properties of the palladium–hydrogen system during electrolysis: (i) the onset for spontaneous hydrogen desorption; (ii) the point of steady-state hydrogen loading; and (iii) the function describing hydrogen desorption between (i) and (ii). We proceed to detail how x defines the free energy of palladium–hydrogen alloy formation (Δ G ( x ) PdH ), which is a descriptor for the thermodynamic driving force of hydrogenation at the PdH x surface of an ePMR. A maximum value Δ G PdH of 11 kJ·mol –1 is observed, suggesting that an ePMR is capable of driving endergonic hydrogenation reactions. We empirically demonstrate this capability by reducing carbon dioxide to formate (Δ G CO 2 /HCO 2 H = 3.4 kJ·mol –1 ) at ambient conditions and neutral pH.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».