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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».