Electrocatalytic Upgrade of Impure CO<sub>2</sub> by In Situ-Reconstructed Cu Catalysts with Gas Exsolution Electrolyzers
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical upgrading of CO 2 to multicarbon chemicals is widely investigated for carbon neutrality, while the activity of catalysts and the production rate of electrolyzers require further improvements to satisfy industrial demands, especially with impure CO 2 at a low concentration. We propose to employ in situ electrodeposition of Cu on different substrates to improve the activity and selectivity of catalysts and further assemble the electrodes into a customized flow-through electrolyzer to boost the conversion rate. The Cu catalyst on a carbon fabric (CF) substrate demonstrates the highest current density among the controlled samples. This is ascribed to the promoted in situ CO 2 exsolution for carbon supply induced by a CF substrate with interlaced fibers, as proved by the combined pore-scale multiphysics simulation and experimental characterizations. Therefore, Cu catalyst on the CF substrate shows Faradaic efficiency of over 90% for the total carbon products and a current density of over 300 mA·cm –2 at −0.83 V versus RHE. Furthermore, such a customized flow-through cell using an aqueous electrolyte demonstrates a stable and efficient upgrade of CO 2 with both pure and impure CO 2 (90%) inlets, exhibiting auspicious prospects for the industrial application of CO 2 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) | 0,001 | 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 ».