(111) Facet‐oriented Cu<sub>2</sub>Mg Intermetallic Compound with Cu<sub>3</sub>‐Mg Sites for CO<sub>2</sub> Electroreduction to Ethanol with Industrial Current Density
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The efficient ethanol electrosynthesis from CO 2 is challenging with low selectivity at high CO 2 electrolysis rates, due to the competition with H 2 and other reduction products. Copper‐based bimetallic electrocatalysts are potential candidates for the CO 2 ‐to‐ethanol conversion, but the secondary metal has mainly been focused on active components (such as Ag, Sn) for CO 2 electroreduction, which also promote selectivity of ethylene or other reduction products rather than ethanol. Limited attention has been given to alkali‐earth metals due to their inherently active chemical property. Herein, we rationally synthesized a (111) facet‐oriented nano Cu 2 Mg (designated as Cu 2 Mg(111)) intermetallic compound with high‐density ordered Cu 3 ‐Mg sites. The in situ Raman spectroscopy and density function theory calculations revealed that the Cu 3 − − ‐Mg − + active sites allowed to increase *CO surface coverage, decrease reaction energy for *CO−CO coupling, and stabilize *CHCHOH intermediates, thus promoting the ethanol formation pathway. The Cu 2 Mg(111) catalyst exhibited a high FE C2H5OH of 76.2±4.8 % at 600 mA⋅cm −2 , and a peak value of | j C2H5OH | of 720±34 mA⋅cm −2 , almost 4 times of that using conventional Cu 2 Mg with (311) facets, comparable to the best reported values for the CO 2 ‐to‐ethanol electroreduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».