Integrated “Two‐in‐One” Strategy for High‐Rate Electrocatalytic CO <sub>2</sub> Reduction to Formate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The electrochemical CO 2 reduction reaction (ECR) is a promising pathway to producing valuable chemicals and fuels. Despite extensive studies reported, improving CO 2 adsorption for local CO 2 enrichment or water dissociation to generate sufficient H* is still not enough to achieve industrial‐relevant current densities. Herein, we report a “two‐in‐one” catalyst, defective Bi nanosheets modified by CrO x (Bi−CrO x ), to simultaneously promote CO 2 adsorption and water dissociation, thereby enhancing the activity and selectivity of ECR to formate. The Bi−CrO x exhibits an excellent Faradaic efficiency (≈100 %) in a wide potential range from −0.4 to −0.9 V. In addition, it achieves a remarkable formate partial current density of 687 mA cm −2 at a moderate potential of −0.9 V without iR compensation, the highest value at −0.9 V reported so far. Control experiments and theoretical simulations revealed that the defective Bi facilitates CO 2 adsorption/activation while the CrO x accounts for enhancing the protonation process via accelerating H 2 O dissociation. This work presents a pathway to boosting formate production through tuning CO 2 and H 2 O species at the same time.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».