Quantitative electroreduction of CO2 to CO using Re-oxide doped Ag aerogels with surface-supported ionic liquids
Notice bibliographique
Résumé
Silver still faces significant challenges in the electrochemical reduction of CO 2 (eCO 2 RR) to CO under elevated current density with high energy input due to the intensified hydrogen evolution reaction. The doping of 2 mol% Re-oxide into Ag aerogel results in a significant decrease in the onset potential and a two-fold increase in the current density compared to a pure Ag aerogel (Ag 100 ), which tackles the issue. The effect is rationalized in terms of positively shifting the d -band center close to the Fermi energy level to change the density of local electronic states. Moreover, upon the adsorption of the ionic liquid (IL, 1-Allyl-3-methylimidazolium dicyanamide [AMIM][DCN]) onto the surface of Re-oxide doped Ag aerogel (Ag 98 Re 2 /IL), the current density increases to 320 mA/cm 2 at a low of −1.3 V vs. RHE with 96 % selectivity for CO formation in an alkaline medium using a flow cell electrolyzer, and maintains the selectivity above 92 % for up to 17 h using an H-cell electrolyzer. Density Functional Theory revealed that the adsorbed IL forms a highly conductive and hydrophobic layer on the aerogel surface, presumably decreasing the local H + concentration, greatly suppressing the hydrogen evolution reaction while enhancing the eCO 2 RR pathway and mitigating the mass transport issues typically associated with IL use. This work addressed the key challenges in massively producing CO from eCO 2 RR, offering a promising strategy for scalable and industrial CO generation.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».