Hierachical Aerogel-Supported Cu–Sn–O<sub><i>x</i></sub> Solid Solutions for Highly Selective CO<sub>2</sub> Electroreduction and Zn–CO<sub>2</sub> Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The electrochemical CO 2 reduction reaction (CO 2 RR) into high-value carbon compounds such as CO and HCOOH is a promising strategy for the utilization and conversion of emitted CO 2 . However, the selectivity of the CO 2 RR for HCOOH is typically less than 90% and operates within a narrow voltage range, which limits its practical application. Herein, we propose a novel heterostructural aerogel as a highly efficient electrocatalyst for CO 2 RR to HCOOH. This catalyst consists of Cu–Sn–O x solid solutions embedded in a reduced graphene oxide matrix (Cu–Sn–O x /rGO). The incorporation of Cu 2+ into the SnO 2 matrix enhances HCOOH production by improving the adsorption of the *OCHO intermediate and inhibiting H 2 evolution, as confirmed by in situ measurements and computational studies. As a result, Cu–Sn–O x /rGO achieves a remarkable Faradaic efficiency (FE) of up to 91.4% for HCOOH and maintains high selectivity over a broad operating voltage range (−0.8 to −1.1 V). Additionally, the assembled Zn–CO 2 batteries demonstrated an excellent power density of 1.14 mW/cm 2 and exceptional stability for over 25 h.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».