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Enregistrement W4396707061 · doi:10.1002/cssc.202400437

<i>In Situ</i> Spectroelectrochemical Study of Acetate Formation by CO<sub>2</sub> Reduction Using Bi Catalyst in Amine‐Based Capture Solution

2024· article· en· W4396707061 sur OpenAlexaff
Barbara Bohlen, Nick Daems, ZhangFei Su, Aicheng Chen, Jacek Lipkowski, Tom Breugelmans

Notice bibliographique

RevueChemSusChem · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesVlaamse regeringFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésIn situCatalysisAmine gas treatingChemistryReduction (mathematics)Heterogeneous catalysisInorganic chemistryCombinatorial chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon capture and utilization (CCU) are technologies sought to reduce the level of CO 2 in the atmosphere. Industrial carbon capture is associated with energetic penalty, thus there is an opportunity to research alternatives. In this work, spectroelectrochemistry was used to analyze the electrochemical CO 2 reduction (eCO 2 R) in CO 2 saturated monoethanolamine (MEA)‐based capture solutions, in a novel CCU process. The in situ Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy experiments show that at the Bi catalyst, the active species involved in the eCO 2 R is the dissolved CO 2 in solution, and not carbamate. In addition, the products of eCO 2 R were evaluated under flow, using commercial Bi 2 O 3 NP as catalyst. Formate and acetate were detected, with normalized FE for acetate up to 14.5 %, a remarkable result, considering the catalyst used. Acetate is formed either in the presence of cetrimonium bromide (CTAB) as surfactant or at higher current density (&gt;−100 mA cm −2 ) and the results enabled the proposition of a pathway for its production. This work sheds light on the complex reaction environment of a capture medium electrolyte and is thus relevant for an improved understanding of the conversion of CO 2 into value‐added products and to evaluate the feasibility of a combined CCU approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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