Recent Advances in Engineered MoS<sub>2</sub>-Based Nanomaterials for CO<sub>2</sub> Electro-Reduction to CO and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
The conversion of carbon dioxide (CO 2 ) into value-added compounds is an emerging climate-change mitigation technique. Among various approaches, electrochemical CO 2 reduction (ECO 2 R) driven by renewable energy sources is considered one of the most viable methods for CO 2 reduction. Thus, developing efficient, cost-effective electrocatalysts that enhance reaction kinetics is vital for advancing ECO 2 R and enabling large-scale implementation. During the past few years, among the several transition metal dichalcogenides, molybdenum disulfide (MoS 2 ) has attracted much interest in the field of electrocatalysis owing to its two-dimensional (2D) structure and high density of active sites, which could lead to the development of several high-performance ECO 2 R catalysts. This review presents the development and design of MoS 2 -based nanomaterials tailored for electrochemical CO 2 reduction (ECO 2 R), exploring the relationship between engineering strategies, catalytic performance, CO 2 conversion efficiency, and reaction pathways, while also highlighting controlled synthesis methods, recent advances in catalyst design for active site stabilization, and the influence of electrolytes on ECO 2 R performance. It also underscores the significant challenges that need to be overcome for the real-world implementation of MoS 2 -based nanomaterials in ECO 2 R to produce value-added chemicals, emphasizing the need for further research and development in this area.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».