Promises of MOF‐Based and MOF‐Derived Materials for Electrocatalytic CO<sub>2</sub> Reduction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrocatalytic CO 2 reduction (ECR) powered by renewable electricity is a promising technology to mitigate carbon emissions and lessen the dependence on fossil fuels toward a carbon‐neutral energy cycle. Metal–organic frameworks (MOFs) and their derivatives, due to their excellent intrinsic activity, have emerged as promising materials for the ECR to high‐demand products. However, challenges such as unsatisfactory energy efficiency, selectivity, and relatively low production rates hinder their industrial scalability. Here, a comprehensive and critical review is presented that summarizes the state‐of‐the‐art progress in MOF‐based and MOF‐derived CO 2 electroreduction catalysts from design and functionality perspectives. The fundamentals of CO 2 reduction reaction (CO 2 RR) over heterogeneous catalysts, reaction mechanisms, and key challenges faced by ECR are described first to establish a solid foundation for forthcoming in‐depth analyses. MOF's building blocks, properties, and shortcomings pertinent to ECR including low conductivity and stability, are systematically discussed. Moreover, comprehensive discussions are provided on MOF‐based and MOF‐derived catalysts design, fabrication, characterization, and CO 2 RR activity to pinpoint the intricate structure‐property‐performance relationship. Finally, promising recommendations are put forward for enhancing MOF electrocatalysts activity, selectivity, and durability. This work may serve as a guideline for developing high‐performance MOF‐related catalysts for CO 2 RR, benefiting researchers working in this growing and potentially game‐changing area.
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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 ».