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Enregistrement W4404319693 · doi:10.1002/cctc.202401604

Advances in Tandem Strategies for CO<sub>2</sub> Electroreduction: From Electrocatalysts to Reaction System Design

2024· article· en· W4404319693 sur OpenAlexafffund
Peng‐Fei Sui, Yicheng Wang, Xiaolei Wang, Subiao Liu, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueChemCatChem · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésTandemNanotechnologyChemistryCombinatorial chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The electrochemical reduction of CO 2 (CO 2 RR) offers the opportunity to store renewable energy in the form of chemicals and fuels while simultaneously reducing CO 2 emissions. Compared to low carbon products such as carbon monoxide and formic acid, multicarbon products have demonstrated greater value in terms of economic feasibility. To date, various strategies have been developed to enhance electrocatalytic performance, with tandem strategies emerging as a promising approach, particularly for the formation of multicarbon products. In this review, current tandem strategies regarding CO 2 RR are thoroughly discussed, covering electrocatalyst designs from atomic‐scale tandem electrocatalysts to macroscale electrode configurations as well as reaction system designs. Additionally, the internal reaction processes involving reduction product upgrades, the application of multi‐physical tandem fields, and the tandem reaction systems are further summarized. This review aims to provide more fundamental insights into tandem strategies for CO 2 RR applications and inspire more creative ideas in the research community of CO 2 RR in light of this promising approach with its wide versatility, diversity, and flexibility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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