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Enregistrement W4414969363 · doi:10.1021/acsenergylett.5c02318

Electrochemical Production of >1 M Acid and Base from Neutral Salt at High Current Density and Low Energy Demand

2025· article· en· W4414969363 sur OpenAlexfundno aff
Gage Wright, Matthew W. Kanan

Notice bibliographique

RevueACS Energy Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStanford Woods Institute for the EnvironmentTides FoundationCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésElectrolyteElectrochemistryImpurityCurrent (fluid)Current densityBase (topology)Energy consumptionSalt (chemistry)Lead–acid batteryRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumption of acid and base drives chemical transformations underpinning industrial hydrometallurgical processes and many proposed carbon management technologies. Production of acid and base is the key driver of the energy demand, emissions, and waste generation of these processes. Generating acid and base electrochemically from salt solutions enables their production without stoichiometric waste using low-carbon power. However, conventional electrochemical approaches using ion-exchange membranes (IEMs) have an excessive energy demand, low productive current densities, and poor impurity tolerance. These shortcomings can be addressed by the diaphragm flow cell (DFC), which has a lower resistance and an improved impurity tolerance. Here we report an improved DFC design that produces a concentrated (1.1–1.5 M) acid and base from neutral salt at the lowest energy demand (0.051–0.067 kWh mol –1 ) and highest productive current densities (275–367 mA cm –2 ) reported to date at 70 °C, a realistic temperature for a scaled system. Using a continuum model, we show that the electrolyte residence time has a significant impact on current efficiency by controlling diffusive losses.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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