Experimental and Theoretical Insights into Single Atoms, Dual Atoms, and Sub‐Nanocluster Catalysts for Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction (CO<sub>2</sub>RR) to High‐Value Products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrocatalytic carbon dioxide (CO 2 ) conversion into valuable chemicals paves the way for the realization of carbon recycling. Downsizing catalysts to single‐atom catalysts (SACs), dual‐atom catalysts (DACs), and sub‐nanocluster catalysts (SNCCs) has generated highly active and selective CO 2 transformation into highly reduced products. This is due to the introduction of numerous active sites, highly unsaturated coordination environments, efficient atom utilization, and confinement effect compared to their nanoparticle counterparts. Herein, recent Cu‐based SACs are first reviewed and the newly emerged DACs and SNCCs expanding the catalysis of SACs to electrocatalytic CO 2 reduction (CO 2 RR) to high‐value products are discussed. Tandem Cu‐based SAC–nanocatalysts (NCs) (SAC–NCs) are also discussed for the CO 2 RR to high‐value products. Then, the non‐Cu‐based SACs, DACs, SAC–NCs, and SNCCs and theoretical calculations of various transition‐metal catalysts for CO 2 RR to high‐value products are summarized. Compared to previous achievements of less‐reduced products, this review focuses on the double objective of achieving full CO 2 reduction and increasing the selectivity and formation rate toward C–C coupled products with additional emphasis on the stability of the catalysts. Finally, through combined theoretical and experimental research, future outlooks are offered to further develop the CO 2 RR into high‐value products over isolated atoms and sub‐nanometal clusters.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».