Electrochemical Cell Designs for Efficient Carbon Dioxide Reduction and Water Electrolysis: Status and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integrating renewable electricity and concentrated CO2 from direct air capture, electrochemical CO2 reduction reactions (eCO2RR) offer a promising pathway for converting CO2 into fuel chemicals, enabling the closure of the carbon loop in a sustainable manner. The clean H2 produced via the hydrogen evolution reaction (HER) during water electrolysis can replace traditional fossil fuels without additional CO2 emissions. Achieving large‐scale and high‐efficiency eCO2RR and HER requires the development of rational electrolyzer designs, which are crucial for industrial implementation. This review examines recent innovations in system designs for eCO2RR, HER, and the latest advances in in situ cell designs for operando characterization during electrochemical reactions. It focuses on cell improvements in flow patterns, membrane electrode assemblies, and electrolyte engineering to maximize catalytic activities at the industrial level. Besides, the review discusses optimizing counter‐anodic reactions to improve the energy efficiency of eCO2RR and water electrolysis, offering insights into the design of catalytic systems with efficient energy utilization. Furthermore, it explores the integration of eCO2RR and HER with other electrochemical systems (e.g., fuel cells), highlighting their potential role in the decarbonization of future industrial processes. Finally, the summary, challenge, and outlook on the industrial‐scale eCO2RR and water electrolysis system designs are concluded.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».