Multi‐metallic Layered Catalysts for Stable Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction to Formate and Formic Acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrochemical CO 2 reduction (ECR) to value‐added products such as formate/formic acid is a promising approach for CO 2 mitigation. Practical ECR requires long‐term stability at industrially relevant reduction rates, which is challenging due to the rapid degradation of most catalysts at high current densities. Herein, we report the development of a bismuth (Bi) gas diffusion electrode on a polytetrafluoroethylene‐based electrically conductive silver (Ag) substrate (Ag@Bi), which exhibits high Faradaic efficiency (FE) for formate of over 90 % in 1 M KOH and 1 M KHCO 3 electrolytes. The catalyst also shows high selectivity of formic acid above 85 % in 1 M NaCl catholyte, which has a bulk pH of 2–3 during ECR, at current densities up to 300 mA cm −2 . In 1 M KHCO 3 condition, Ag@Bi maintains formate FE above 90 % for at least 500 hours at the current density of 100 mA cm −2 . We found that the Ag@Bi catalyst degrades over time due to the leaching of Bi in the NaCl catholyte. To overcome this challenge, we deposited a layer of Ag nanoparticles on the surface of Ag@Bi to form a multi‐layer Ag@Bi/Ag catalyst. This designed catalyst exhibits 300 hours of stability with FE for formic acid ≥70 % at 100 mA cm −2 . Our work establishes a new strategy for achieving the operational longevity of ECR under wide pH conditions, which is critical for practical applications.
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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 | 0,000 | 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 ».