Conductive Zeolite Supported Indium–Tin Alloy Nanoclusters for Selective and Scalable Formic Acid Electrosynthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Upgrading excess CO 2 toward the electrosynthesis of formic acid is of significant research and commercial interest. However, simultaneously achieving high selectivity and industrially relevant current densities of CO 2 ‐to‐formate conversion remains a grand challenge for practical implementations. Here, an electrically conductive zeolite support is strategically designed by implanting Sn ions into the skeleton structure of a zeolite Y, which impregnates ultrasmall In 0.2 Sn 0.8 alloy nanoclusters into the supercages of the tailored 12‐ring framework. The prominent electronic and geometric interactions between In 0.2 Sn 0.8 nanoalloy and zeolite support lead to the delocalization of electron density that enhances orbital hybridizations between In active site and *OCHO intermediate. Thus, the energy barrier for the rate‐limiting *OCHO formation step is reduced, facilitating the electrocatalytic hydrogenation of CO 2 to formic acid. Accordingly, the developed zeolite electrocatalyst achieves an industrial‐level partial current density of 322 mA cm −2 and remarkable Faradaic efficiency of 98.2% for formate production and stably maintains Faradaic efficiency above 93% at an industrially relevant current density for over 102 h. This work opens up new opportunities of conductive zeolite‐based electrocatalysts for industrial‐level formic acid electrosynthesis from CO 2 electrolysis and toward practically accessible electrocatalysis and energy conversion.
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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 | 0,000 | 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 ».