Gold Nanocrystals and Conjugated Polymer-Wrapped Single-Walled Carbon Nanotube Composites for Catalyzing CO<sub>2</sub> Electroreduction
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Metal nanocrystals (NCs) have been synthesized and used as highly efficient electrocatalysts for the electrocatalytic CO 2 reduction reaction (eCO 2 RR) in recent years. Electrocatalysts with various metal sizes and morphologies have achieved remarkable improvement in the CO 2 reduction. However, the syntheses are typically energy-demanding and the catalysts exhibit low mass activity. Ultrasmall metal NCs synthesized by a one-step process at room temperature and an ambient environment stand out because of cost-effectiveness in materials and energy. Here, we report a facile synthesis to produce 1 nm gold nanocrystals in ambient conditions, which was realized by an in situ reduction of AuCl 3 on a semiconducting single-walled carbon nanotube (sc-SWCNT) surface. In addition, the bipyridine (BPy) units in tube-wrapped polymers function as chelating sites for anchoring Au 3+ and AuNCs. The ultrasmall size of AuNCs was achieved by fast AuCl 3 diffusion and the anchoring function of BPy units. A slow diffusion or absence of BPy units resulted in AuNCs in larger sizes. The NC density was controlled by AuCl 3 feed amounts by varying the Au-to-BPy molar ratios. Density functional theory was applied to simulate the Au-BPy coordination. The fabricated nanocomposites exhibited a high Faradaic CO selectivity up to 86% at 25 mA/cm 2 and a high mass activity up to 5.61 A/mg (Au) at 100 mA/cm 2, which is the highest value reported so far in AuNC electrocatalysts for CO 2 reduction.
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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 | 0,001 | 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 ».