Water in Electrocatalysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Renewable electricity‐powered electrocatalysis technologies occupy a central position in clean energy conversion and the pursuit of a net‐zero carbon emission future. Water can serve multiple roles in electrocatalytic reactions, for instance, as a reaction medium, reactant, modifier, promoter, etc. This significantly influences the mass transport, active site, intermediate adsorption and reaction kinetics, ultimately determining the electrocatalytic performance (e.g., activity, selectivity, and stability) as well as device efficiency. As the heart location where electrocatalytic reactions occur, the typical electrical‐double layer is established at a water‐electrode interface. Therefore, the comprehension and regulation of water are crucial topics in electrocatalysis, which encourages us to organize this review. We begin with the fundamental understanding on structure of water and its behavior under electrochemical conditions. Subsequently, we delve into the “water effect” by elucidating specific functions of water in electrocatalysis. Recent advances in manipulating water to enhance electrocatalytic efficiency of representative reactions such as hydrogen evolution/oxidation, oxygen evolution/reduction, CO 2 reduction, N 2 reduction and organic electrosynthesis, are also highlighted. We finally discuss the remaining challenges and future opportunities in this field.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».