Binary Iron‐Manganese Cocatalyst for Simultaneous Activation of C−C and C−O Bonds to Maximally Utilize Lignin for Syngas Generation over InGaN
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solar‐powered lignin reforming offers a carbon‐neutral route for syngas production. This study explores a dual non‐precious iron‐manganese cocatalyst to simultaneously activate both C−C and C−O bonds for maximizing the utilization of various substituents of native lignin to yield syngas. The cocatalyst, integrated with InGaN nanowires on a Si wafer, affords a measurable syngas evolution rate of 42.4 mol gcat−1 h−1 from native lignin in distilled water with a high selectivity of 93 % and tunable H2/CO ratios under concentrated light, leading to a considerable light‐to‐fuel efficiency of 11.8 %. The high FeMn atom efficiency arising from the 1‐dimensional nanostructure of InGaN enables the achievement of a high turnover frequency (TOF) of 220896 mol syngas per mol FeMn per hour. Combined experimental and theoretical investigations reveal that the synergetic iron‐manganese cocatalyst supported by InGaN nanowires enables simultaneous activation of C−C and C−O bonds with comparable minimized dissociation energies, thus promising to maximally utilize different substituents of −OCH3, and −CH2CH2CH3 in lignin for syngas production. Moreover, the dual Fe‐Mn cocatalyst demonstrates a most energetically favorable route for the consecutive release of hydrogen from •CH3 and •OH by the oxidative holes while inhibiting the reversion of hydrogen and hydroxyl into water.
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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) | 0,000 | 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 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 ».