Revealing Real Active Sites in Intricate Grain Boundaries Assemblies on Electroreduction of CO<sub>2</sub> to C<sub>2+</sub> Products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although intricate structural assemblies contribute to enhancing the activity of electrocatalytic CO 2 reduction (ECR) to C 2+ products, blindly coupling multiple design strategies may not yield the expected results, and even inhibit the activity of intrinsic catalytic sites. Therefore, elucidating the promoting or inhibitory effects of each design strategy on the CO 2 ‐to‐C 2+ conversion to clarify the real active sites and dynamic oxidation processes is of paramount importance. Here, commonly used grain boundaries (GBs), oxidation states, and alloying strategies are focused on, constructing four different types of catalysts structures: original Cu GBs, oxygen‐enriched grain boundary oxidation (GBO), Ag‐enriched GBO, and Cu/Ag GBs. Multiple operando characterizations reveal that GBs and GBO strengthen the resistance of the oxidative Cu species to the electrochemical reduction. The in situ generated strongly oxidative hydroxyl radicals alter the local reaction environment on the catalyst surface, inducing and stabilizing oxidative Cu δ+ species. Catalytic activity comparisons indicate that the oxidation state of Cu plays a decisive role in the CO 2 ‐to‐C 2+ conversion, and the nanoalloy effect tends to favor the CH 4 production in intricate GBs assemblies. Theoretical calculations suggest that weak CO adsorption on GBO structures facilitates hydrogenation, promoting C–C coupling toward C 2+ products.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».