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Enregistrement W7133058253

Increasing the Efficiency of Electrochemical Nitrogen Fixation by Using a Direct Nitrate-to-Urea Pathway

2023· dissertation· W7133058253 sur OpenAlexaff
Tiange Yuan

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAmmonia Synthesis and Nitrogen Reduction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUreaCatalysisElectrochemistryElectrolyteElectrochemical reduction of carbon dioxideAmmoniaNitrogenSelectivity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increasing demand and application of nitrogen fertilizers, electrochemical urea synthesis from CO2 and NO3- is seen as a great alternative to bypass heavily fossil fuel-based production and remediate agricultural leaching. However, urea synthesis remains underdeveloped with a handful of existing literature due to the lack of understanding of reaction conditions. This thesis summarizes my efforts to understand nitrogen electrochemical reduction (Chapter 2), carbon dioxide reduction (Chapter 3), and the combination of two reactions to synthesize urea (Chapter 4). Chapter 2 describes a strategy to improve nitrogen conversion to ammonia catalytic performance via catalyst facet design. We challenged conventional wisdom and found that smooth low-energy facets outcompete irregular high-energy facets on nickel sulfide catalysts. Chapter 3 describes a carbon dioxide conversion project with molecular catalysts to understand CO2 reduction in aqueous systems. We showed adjusting terminal functional groups on metalloporphyrins could affect the electron density on the metal center, thus further altering the reaction pathway. Chapter 4 initially describes our experience in reproducing early studies results, the electrolyte impacts on urea electrosynthesis, and limitations on previous urea detection methods. Initially, we concluded urea synthesis is achievable on a copper catalyst with small current densities and proper electrolyte conditions. NO3- concentration is the most impactful factor and can vary urea selectivity from 0% to 50%. NO2- is observed as the major competing product under small bias and shares a scaling relationship with urea. In the second part of Chapter 4, we demonstrate that limitations in the current colorimetric and 13C NMR methods can lead to false conclusions, which overthrow our previous results. We provide guidelines for reliable urea detection and advocate liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) as the ultimate detection method due to its high sensitivity for ppm-level urea and isotope-coupled resolving ability. By using a simple LC-MS protocol, ppm-level urea concentrations can be firmly proven with/without isotope labeling reactants.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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