Accelerate Mass Transport of Proton and Carbon Sources by Super‐Hygroscopic and Porous Nanosheets for Continuous CO<sub>2</sub>‐To‐Ethylene Upgrade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gas‐water/catalyst triple‐phase interface and the microenvironment play critical roles in the reaction kinetics and production rate of electrochemical carbon dioxide reduction reactions (CO2RR), which steer concerted proton‐electron transfer steps. Inspired by Tillandsia leaves, which efficiently capture H2O and CO2 from the air, copper nanosheets with dual‐functional channels are we designed: the superhygroscopic network enables capillary condensation, converting H2O(g) into H2O(l) to form H2O channels that ensure a stable supply of protons, while the CO2 channels formed by the microporous structure enhance the diffusion of CO2, thus enriching the carbon source. This synergistic design creates an optimal microenvironment for CO2 conversion by simultaneously delivering both protons and CO2 to the reaction interface. Time‐of‐flight secondary‐ion mass spectroscopy (TOF‐SIMS), X‐ray absorption spectroscopy (XAS) and multiphysics simulations further reveal the designed H2O and CO2 channels in the microenvironment to boost mass transports. Hence, the Faradaic efficiency (FE) for ethylene reaches up to 96% at ‐200 mA cm−2 with such localized triple‐phase interfaces, which simultaneously exhibits ultra‐high stability for over 170 h in the membrane electrode assembly (MEA) system. This strategy provides a construction methodology of H2O and CO2 channels for improving the selectivity and stability of electrochemical CO2 upgrades.
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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 ».