Two‐dimensional Cu Plates with Steady Fluid Fields for High‐rate Nitrate Electroreduction to Ammonia and Efficient Zn‐Nitrate Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrate electroreduction reaction (eNO3−RR) to ammonia (NH3) provides a promising strategy for nitrogen utilization, while achieving high selectivity and durability at an industrial scale has remained challenging. Herein, we demonstrated that the performance of eNO3−RR could be significantly boosted by introducing two‐dimensional Cu plates as electrocatalysts and eliminating the general carrier gas to construct a steady fluid field. The developed eNO3−RR setup provided superior NH3 Faradaic efficiency (FE) of 99 %, exceptional long‐term electrolysis for 120 h at 200 mA cm−2, and a record‐high yield rate of 3.14 mmol cm−2 h−1. Furthermore, the proposed strategy was successfully extended to the Zn‐nitrate battery system, providing a power density of 12.09 mW cm−2 and NH3 FE of 85.4 %, outperforming the state‐of‐the‐art eNO3−RR catalysts. Coupled with the COMSOL multiphysics simulations and in situ infrared spectroscopy, the main contributor for the high‐efficiency NH3 production could be the steady fluid field to timely rejuvenate the electrocatalyst surface during the electrocatalysis.
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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 | 0,000 |
| 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 ».