Grain Boundary-Engineered Cu <sub>2</sub> O for Selective CO <sub>2</sub> -to-Acetate Conversion
Notice bibliographique
Résumé
Direct electrocatalytic CO 2 reduction (eCO 2 RR) to acetate in membrane electrode assembly (MEA) electrolyzers offers a promising pathway for sustainable chemical production. However, achieving selective C–C coupling toward acetate remains highly challenging because of competing multicarbon (C 2+ ) formation pathways. Herein, we propose a grain boundary engineering strategy to regulate acetate selectivity. Unlike conventional Cu-based catalysts that primarily produce ethylene and ethanol, introducing high-density grain boundaries fundamentally reshapes the local microenvironment of catalyst. This structural modification stabilizes absorbed CO intermediates and alters the local coordination of active Cu sites, thus suppressing competing ethylene and ethanol pathways. As a result, this structural control achieves a remarkable acetate selectivity of 38% and maintains a stable operation over 47 h at 100 mA cm –2 in a 5 cm 2 MEA electrolyzer, representing the highest acetate selectivity under neutral conditions. Our findings establish a direct structure–selectivity correlation between grain boundary density and acetate production, highlighting grain boundary engineering as a powerful and generalizable strategy for designing defect-driven catalysts in practical CO 2 electrolysis.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».