Visualizing Electrochemical CO <sub>2</sub> Conversion via the Emerging Scanning Electrochemical Microscope: Fundamentals, Applications and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the rapid development and maturity of electrochemical CO 2 conversion involving cathodic CO 2 reduction reaction (CO 2 RR) and anodic oxygen evolution reaction (OER), conventional ex situ characterizations gradually fall behind in detecting real‐time products distribution, tracking intermediates, and monitoring structural evolution, etc. Nevertheless, advanced in situ techniques, with intriguing merits like good reproducibility, facile operability, high sensitivity, and short response time, can realize in situ detection and recording of dynamic data, and observe materials structural evolution in real time. As an emerging visual technique, scanning electrochemical microscope (SECM) presents local electrochemical signals on various materials surface through capturing micro‐current caused by reactants oxidation and reduction. Importantly, SECM holds particular potentials in visualizing reactive intermediates at active sites and obtaining instantaneous morphology evolution images to reveal the intrinsic reactivity of active sites. Therefore, this review focuses on SECM fundamentals and its specific applications toward CO 2 RR and OER, mainly including electrochemical behavior observation on local regions of various materials, target products and onset potentials identification in real‐time, reaction pathways clarification, reaction kinetics exploration under steady‐state conditions, electroactive materials screening and multi‐techniques coupling for a joint utilization. This review undoubtedly provides a leading guidance to extend various SECM applications to other energy‐related fields.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».