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Enregistrement W4410901250 · doi:10.1002/adma.202505287

Electrochemical Cell Designs for Efficient Carbon Dioxide Reduction and Water Electrolysis: Status and Perspectives

2025· review· en· W4410901250 sur OpenAlexafffund
Zhangsen Chen, Lei Zhang, Shuhui Sun, Gaixia Zhang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureBC Innovation CouncilNational Research Council CanadaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Resources CanadaCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsÉcole de technologie supérieureInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésElectrolysisElectrochemical reduction of carbon dioxideRenewable energyElectrolysis of waterElectrochemistryProcess engineeringAnodeFossil fuelPower to gasElectricityMaterials scienceNanotechnologyEnvironmental scienceCatalysisElectrolyteWaste managementChemistryElectrodeEngineeringCarbon monoxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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