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Enregistrement W4410138352 · doi:10.1021/acscatal.5c01598

Dynamic Activation of Edge-Hosted Co–N<sub>4</sub> Sites for Energy-Efficient Electrochemical CO<sub>2</sub> Reduction at Industry-Level Current Density

2025· article· en· W4410138352 sur OpenAlexaff
Cai Wang, Bairong Chen, Qiyou Wang, Hanchi Hu, Runlin Xia, Jiexin Zhu, Qian Sun, Zhi‐Zheng Wu, Rui Kai Miao, Qingxin Guan, Yuping Liu, Min Liu, Wei Li

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesScience and Technology Program of Hunan ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectrochemistryReduction (mathematics)CatalysisCurrent densityMaterials scienceCurrent (fluid)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionDensity functional theoryChemistryElectrodePhysical chemistryPhysicsComputer scienceComputational chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving energy-efficient electrochemical CO 2 reduction (ECR) at an industry-level current density is both critically important and highly challenging, as it requires simultaneously maintaining high product selectivity and low overpotential under such demanding conditions. In this study, we present a single-atom Co–N–C catalyst with superior selectivity and activity for CO production at a low overpotential in ECR, enabled by the design of edge-hosted Co–N 4 sites. The combined results of theoretical calculations and in situ characterizations reveal that axial *CO coordination forms dynamically on edge-hosted Co–N 4 sites (CoN 4 C 8 –CO) during the ECR process. The CoN 4 C 8 –CO structure as an active site modulates the density of states of the Co atom, reduces the free energy barrier for *COOH formation, and also makes the CO desorption easy, thereby promoting CO 2 -to-CO conversion. As a result, the catalyst demonstrates a CO selectivity exceeding 99% at current densities of 600 mA cm –2 in a flow cell and 500 mA cm –2 in a membrane electrode assembly (MEA), respectively. Impressively, the MEA device demonstrates a high cell energy efficiency of up to 70.8% at 200 mA cm –2 and 55.7% at 500 mA cm –2 toward CO production, demonstrating great advantages compared with other state-of-the-art electrocatalysts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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