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Enregistrement W4407814679 · doi:10.1002/anie.202425590

Water in Electrocatalysis

2025· review· en· W4407814679 sur OpenAlexaff
Yuliang Yuan, Jin Li, Yiting Zhu, Yan Qiao, Zhenye Kang, Zhitong Wang, Xinlong Tian, Hongwen Huang, Wenchuan Lai

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Key Research and Development Program of ChinaHainan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrocatalystElectrolysis of waterElectrosynthesisCatalysisElectrochemistryChemistryOxygen evolutionWater splittingNanotechnologyElectrolysisMaterials scienceElectrodeElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations80
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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