Microenvironment engineering by targeted delivery of Ag nanoparticles for boosting electrocatalytic CO2 reduction reaction
Notice bibliographique
Résumé
Creating and maintaining a favorable microenvironment for electrocatalytic CO2 reduction reaction (eCO2RR) is challenging due to the vigorous interactions with both gas and electrolyte solution during the electrocatalysis. Herein, to boost the performance of eCO2RR, a unique synthetic method that deploys the in situ reduction of precoated precursors is developed to produce activated Ag nanoparticles (NPs) within the gas diffusion layer (GDL), where the thus-obtained Ag NPs-Skeleton can block direct contact between the active Ag sites and electrolyte. Specifically, compared to the conventional surface loading mode in the acidic media, our freestanding and binder free electrode can achieve obvious higher CO selectivity of 94%, CO production rate of 23.3 mol g−1 h−1, single-pass CO2 conversion of 58.6%, and enhanced long-term stability of 8 hours. Our study shows that delivering catalysts within the GDL does not only gain the desired physical protection from GDL skeleton to achieve a superior local microenvironment for more efficient pH-universal eCO2RR, but also manifests the pore structures to effectively address gas accumulation and flood issues. Creating and maintaining a superior microenvironment is challenging for electrocatalytic CO2 reduction reaction. Here the authors report an in situ activation method to deliver silver nanoparticles within the gas diffusion layer, constructing a feasible and stable interfacial microenvironment.
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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) | 0,001 | 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 ».