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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».