MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415115186 · doi:10.26434/chemrxiv-2025-pw37p

Scaling Low Temperature CO2-to-Syngas Electroreduction: Insights into Engineering Bottlenecks and Mitigation Strategies

2025· article· en· W4415115186 sur OpenAlexaff
Senthilkumar Pachamuthu, Jing Gao, Adnan Ozden, Ulrich Legrand, Marco Favaro, Mark A. Isaacs, F. Pelayo Garcı́a de Arquer, Cátia Azenha, Adélio Mendes, Edward H. Sargent, Csaba Janáky, Michaël Grätzel, Pablo Jiménez‐Calvo

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensUniversity of TorontoPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésBenchmarkingKey (lock)Renewable energyElectricityEfficient energy useSyngasGreenhouse gasLimitingProtocol (science)Bridge (graph theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CO₂ electroreduction powered by renewable electricity offers a sustainable route to produce fuels and chemicals. The technology is entering the early stages of industrial adoption, with current low-temperature CO₂eR systems achieving reaction rates above 1 A cm⁻² and Faradaic efficiencies (FE) exceeding 90% for syngas production. The carbon monoxide: hydrogen (CO:H₂) ratio can be tuned between 1 and 5, enabling versatile downstream applications. In this review, we move beyond lab-scale performance metrics to identify the key challenges limiting CO₂-to-syngas commercialization, integrating insights from techno-economic and life-cycle analyses. We propose a roadmap protocol to bridge laboratory achievements and industrial implementation. An accelerated stress protocol defines standard, short, and extreme operational scenarios to monitor key performance indicators (KPIs) and interface stability. Emphasizing operational durability and energy efficiency (EE)—two decisive metrics for market-ready electrified syngas production—this framework outlines how rational materials design, system integration, and unified benchmarking can drive CO₂eR technologies toward industrial scale.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Explorer davantage

Même revueChemRxivMême sujetCO2 Reduction Techniques and CatalystsTravaux en français237 207