Leveraging Inherent Structure of Tin Oxide for Efficient Carbonaceous Products Electrosynthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrochemical CO 2 reduction reaction (CO 2 RR) holds a great potential for converting CO 2 into valuable carbon‐based chemicals and fuels. A promising strategy for enhancing CO 2 RR performance is the deliberate structural design of electrocatalysts, which can maximize the utilization of inherent structural advantages. In this work, SnO 2 nanocubes (NCs) and nanorods (NRs) are synthesized using a surface energy‐driven growth orientation method, where the stable (110) facet and the highly energetic (001) facet constitute the SnO 2 nanostructures. Leveraging the inherent structural merits of different facets on SnO 2 , theoretical calculations reveal that the (001) facet plays a primary role in inhibiting hydrogen evolution reaction (HER), while both (110) and (001) facets are highly favorable for CO 2 ‐to‐formate conversion under the external bias. As a result, SnO 2 NCs with a higher facet ratio of (001)/(110) achieve nearly 100% selectivity for the formation of carbonaceous products during CO 2 RR. More importantly, a maximum partial current density of about 1 A cm −2 with a formate Faradaic efficiency (FE) of over 90% is achieved in a flow cell, distinguishing it from most of the reported Sn‐based electrocatalysts. These results highlight the strategic advantages of leveraging the inherent structure of nanomaterials for efficient CO 2 RR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».