Scaled CO Electroreduction to Alcohols
Notice bibliographique
Résumé
Electrocatalysis offers a promising route to convert CO2 into alcohols, which is most efficient in a two-step cascade reaction with CO2-to-CO followed by CO-to-alcohol. However, current alcohol-producing CO2/CO electrolyzers suffer from low selectivity or alcohol crossover, resulting in alcohol concentrations of less than 1%, which are further diluted in downstream cold-traps. As a result, electrocatalytic alcohol production has yet to be scaled beyond the lab (1-10 cm2). Here, we reverse the electroosmotic drag of water using a cation exchange membrane assembly, enabling the recovery of over 85% of alcohol products at a concentration of 6 wt.%. We develop a multi-step condenser strategy to separate the produced alcohols from the effluent gas stream without dilution. Scaling up this approach to an 800 cm2 cell resulted in an output of 200 mL alcohol/day. The electrocatalytic upgrading of CO2/CO provides a promising route to produce carbon-neutral alcohols but suffers from product loss to crossover and dilution. Here, the authors report on a CO reduction electrolyzer that recovers over 85% of alcohol without dilution, which is then scaled to 800 cm2.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».