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Enregistrement W4410545048 · doi:10.1002/celc.202500067

Ni‐Based Catalysts for 5‐Hydroxymethylfurfural Electrooxidation Coupled with Hydrogen Production

2025· article· en· W4410545048 sur OpenAlexafffund
I. Rafael Garduño‐Ibarra, Zhigang Yan, Sayed Ahmed Ebrahim, Elena A. Baranova, Jesús González‐Cobos, Mathieu S. Prévot, P. Vernoux

Notice bibliographique

RevueChemElectroChem · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilHORIZON EUROPE Framework ProgrammeUniversidad de Castilla-La ManchaHORIZON EUROPE European Innovation CouncilÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionUniversity of Ottawa
Mots-clés5-hydroxymethylfurfuralCatalysisProduction (economics)Hydrogen productionHydrogenChemistryChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review presents a comprehensive analysis of Ni‐based catalysts for the co‐electrolysis of H 2 O and 5‐hydroxymethylfurfural (HMF) under alkaline conditions, enabling the co‐production of low‐carbon hydrogen and 2,5‐furandicarboxylic acid (FDCA), a key biobased platform chemical. First, recent advances in elucidating the mechanism of HMF electrooxidation (HMFOR) to FDCA on Ni are examined. Next, an in‐depth evaluation of the HMFOR performance of various Ni‐based catalysts is provided, highlighting the effects of doping or combining Ni with transition metals such as Fe, Co, Cu, and Mn, as well as multimetallic compositions. Finally, HMFOR activity is compared across recent studies to identify key trends and propose research directions for scaling this technology to an industrial level.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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