Customizing pyridinic nitrogen coordination in Ni–N–C for electrocatalytic CO<sub>2</sub> reduction towards CO
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nickel anchored N-doped carbon electrocatalysts (Ni–N–C) are rapidly developed for the electrochemical reduction reaction of carbon dioxide (CO 2 RR). However, the high-performanced Ni–N–C analogues design for CO 2 RR remains bewilderment, for the reason lacking of definite guidance for its structure-activity relationship. Herein, the correlation between the proportion of nitrogen species derived from various nitrogen sources and the CO 2 RR activity of Ni–N–C is investigated. The x-ray photoelectron spectroscopy (XPS) spectrum combined with the CO 2 RR performance results show that pyridinic-N content has a positive correlation with CO 2 RR activity. Moreover, density functional theory (DFT) demonstrates that pyridinic-N coordinated Ni–N 4 sites offers optimized free energy and favorable selectivity towards CO 2 RR compared with pyrrolic-N. Accordingly, Ni–N a –C with highest pyridinic-N content (ammonia as nitrogen source) performs superior CO 2 RR activity, with the maximum carbon monoxide faradaic efficiency (FE CO ) of 99.8% at −0.88 V vs. RHE and the FE CO surpassing 95% within potential ranging of −0.88 to −1.38 V vs. RHE. The building of this parameter for CO 2 RR activity of Ni–N–C give instructive forecast for low-cost and highly active CO 2 RR electrocatalysts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».