Zn-Based Catalysts for Selective and Stable Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction at High Current Densities
Notice bibliographique
Résumé
The development of low-cost and stable catalysts is important for lowering the capital and operational cost of CO2 electro-reduction (ECR). Zinc (Zn) is an earth-abundant metal, with promising performance for the CO2-to-CO conversion.1 Zinc oxide (ZnO) has been recently employed for the CO2-to-CO conversion, recording promising selectivity (FECO) but short-term stability, in Flow-Cell configuration.2,3 ZnO phase has been proven critical for competent ECR performance, since both the oxidation state of Zn and the Zn/ZnO interface are proven critical for high FECO. 4,5In our work 6, we have synthesised various ZnO allotropes, the properties of which induced differences in their ECR performance. We have identified the ZnO nanorods (ZnO-NR) as the best performing catalyst. The latter was implemented in a zero-gap ECR electrolyser (MEA), recording partial current density for CO (jCO) of 160 mA cm-2 at cell voltage of 3.6 V. We have correlated the depletion of the ZnO phase in the MEA with the degradation of the performance (initially 15 h stability). We applied a periodic oxidation protocol in the MEA, causing the regeneration of ZnO-phase, allowing us to prolong the life-time of the catalyst. Through our strategy we were able to record 82% CO selectivity (FECO) for over 100 h, at -160 mA cm-2. This work provides an approach of practical use of inexpensive Zn-based catalysts for large-scale ECR applications. (1) Luo, W.; Zhang, J.; Li, M.; Züttel, A. Boosting CO Production in Electrocatalytic CO2 Reduction on Highly Porous Zn Catalysts. ACS Catal. 2019, 9 (5), 3783–3791. https://doi.org/10.1021/acscatal.8b05109. (2) Zeng, J.; Fontana, M.; Sacco, A.; Sassone, D.; Pirri, C. F. A Study of the Effect of Electrode Composition on the Electrochemical Reduction of CO2. Catalysis Today 2021. https://doi.org/10.1016/j.cattod.2021.07.014. (3) Zong, X.; Jin, Y.; Li, Y.; Zhang, X.; Zhang, S.; Xie, H.; Zhang, J.; Xiong, Y. Morphology-Controllable ZnO Catalysts Enriched with Oxygen-Vacancies for Boosting CO2 Electroreduction to CO. Journal of CO2 Utilization 2022, 61, 102051. https://doi.org/10.1016/j.jcou.2022.102051. (4) Nguyen, D. L. T.; Jee, M. S.; Won, D. H.; Jung, H.; Oh, H.-S.; Min, B. K.; Hwang, Y. J. Selective CO2 Reduction on Zinc Electrocatalyst: The Effect of Zinc Oxidation State Induced by Pretreatment Environment. ACS Sustainable Chem. Eng. 2017, 5 (12), 11377–11386. https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.7b02460. (5) Geng, Z.; Kong, X.; Chen, W.; Su, H.; Liu, Y.; Cai, F.; Wang, G.; Zeng, J. Oxygen Vacancies in ZnO Nanosheets Enhance CO2 Electrochemical Reduction to CO. Angewandte Chemie International Edition 2018, 57 (21), 6054–6059. https://doi.org/10.1002/anie.201711255. (6) Stamatelos, I.; Dinh, C.-T.; Lehnert, W.; Shviro, M. Zn-Based Catalysts for Selective and Stable Electrochemical CO2 Reduction at High Current Densities. ACS Appl. Energy Mater. 2022. https://doi.org/10.1021/acsaem.2c02557. Figure 1
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».