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Enregistrement W7116890297 · doi:10.1002/adfm.202531497

Decoding the Reaction Mechanisms of WS <sub>2</sub> ‐Confined Atomic Co Sites in Hydrogenation and Hydrogen Production Reactions

2025· article· en· W7116890297 sur OpenAlexaff
Zhijun Li, Xue Zeng Lu, Shurui Gao, Gai Li, Siqi Ji, Hongxue Liu, Wenkai Yang, J. Hugh Horton, Xinlong Tian, Yu Wang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueElectrocatalysts for Energy Conversion
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCatalysisOverpotentialHydrogen productionHydrogenTransfer hydrogenationReaction intermediateYield (engineering)Substrate (aquarium)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Developing advanced catalysts for hydrogenation and hydrogen production is essential for producing fuels and materials in a sustainable form. However, challenges remain due to the catalysts’ poor activity and limited lifetime. Herein, we report on an efficient atomic editing approach using sulfur‐confined atomic Co atoms on tungsten sulfide nanosheets (Co 1 /WS 2 ) that can effectively break scaling‐limitations. This approach yields improved catalytic performance in achieving transfer hydrogenation of quinoline, exhibiting an excellent yield of 99% toward 1,2,3,4‐tetrahydroquinoline and a record high turnover frequency (TOF) of 3371 h −1 . Importantly, a wide substrate scope and efficient continuous‐flow production are successfully demonstrated. Using Co 1 /WS 2 as a hydrogen evolution reaction (HER) catalyst in acidic media, an ultra‐low overpotential of 19 mV at 10 mA cm −2 and a high operational stability are obtained. Characterizations and computational studies demonstrate that the coordination environments, metal‐support interactions, and charge transfer lead to optimized intermediates and adsorption energies. This not only facilitates the transfer hydrogenation of quinoline with active * H species through the Eley−Rideal mechanism, but also enhances proton transfer and promotes efficient H 2 desorption for HER. This work paves the way for a tailored catalyst design strategy with high atom‐economy that overcomes the dilemma between activity and stability.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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