已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Metal ion cycling of Cu foil for selective C–C coupling in electrochemical CO2 reduction

催化作用 电化学 箔法 法拉第效率 金属 选择性 联轴节(管道) 材料科学 碳纤维 无机化学 自行车 化学 化学工程 面(心理学) 电极 冶金 离子 复合材料 物理化学 有机化学 考古 心理学 人格 工程类 复合数 历史 社会心理学 五大性格特征
作者
Kun Jiang,Robert B. Sandberg,Austin J. Akey,Xinyan Liu,David C. Bell,Jens K. Nørskov,Karen Chan,Haotian Wang
出处
期刊:Nature Catalysis [Nature Portfolio]
卷期号:1 (2): 111-119 被引量:779
标识
DOI:10.1038/s41929-017-0009-x
摘要

Electrocatalytic CO2 reduction to higher-value hydrocarbons beyond C1 products is desirable for applications in energy storage, transportation and the chemical industry. Cu catalysts have shown the potential to catalyse C–C coupling for C2+ products, but still suffer from low selectivity in water. Here, we use density functional theory to determine the energetics of the initial C–C coupling steps on different Cu facets in CO2 reduction, and suggest that the Cu(100) and stepped (211) facets favour C2+ product formation over Cu(111). To demonstrate this, we report the tuning of facet exposure on Cu foil through the metal ion battery cycling method. Compared with the polished Cu foil, our 100-cycled Cu nanocube catalyst with exposed (100) facets presents a sixfold improvement in C2+ to C1 product ratio, with a highest C2+ Faradaic efficiency of over 60% and H2 below 20%, and a corresponding C2+ current of more than 40 mA cm–2. Electrocatalytic reduction of CO2 to products containing multiple carbon atoms is useful for producing high-value chemicals and fuels. This work uses theory to predict the preferred copper surface for C–C coupling, and subsequent metal ion cycling to produce the desired facets results in a catalyst that is highly selective for C2+ products.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
2秒前
半喇柯基完成签到 ,获得积分10
2秒前
科目三应助胡胡胡upupup采纳,获得10
2秒前
波波发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI5应助皮皮猪大王采纳,获得10
7秒前
半喇柯基关注了科研通微信公众号
9秒前
欢喜醉香发布了新的文献求助10
9秒前
Hilda007应助百浪多息采纳,获得10
9秒前
NexusExplorer应助百浪多息采纳,获得10
9秒前
浮游应助忆墙采纳,获得10
12秒前
ACE发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
欢喜醉香完成签到,获得积分10
14秒前
所所应助大西瓜采纳,获得10
15秒前
波波完成签到,获得积分20
15秒前
15秒前
15秒前
爆米花应助LI采纳,获得10
16秒前
shjyang完成签到,获得积分0
17秒前
17秒前
芭乐发布了新的文献求助10
18秒前
5709xx完成签到 ,获得积分10
19秒前
月光完成签到 ,获得积分10
19秒前
科研通AI5应助xxxllllll采纳,获得10
20秒前
拾忆发布了新的文献求助10
20秒前
立子发布了新的文献求助10
20秒前
23秒前
思源应助邓文静采纳,获得10
24秒前
26秒前
SciGPT应助立子采纳,获得10
27秒前
Tzzl0226发布了新的文献求助10
28秒前
28秒前
伍柒完成签到 ,获得积分10
30秒前
阳光问安完成签到 ,获得积分10
31秒前
沫沫发布了新的文献求助10
31秒前
32秒前
shuishui123发布了新的文献求助10
33秒前
虎正凯完成签到 ,获得积分10
34秒前
今后应助波波采纳,获得10
36秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of Milkfat Fractionation Technology and Application, by Kerry E. Kaylegian and Robert C. Lindsay, AOCS Press, 1995 1000
A novel angiographic index for predicting the efficacy of drug-coated balloons in small vessels 500
Textbook of Neonatal Resuscitation ® 500
The Affinity Designer Manual - Version 2: A Step-by-Step Beginner's Guide 500
Affinity Designer Essentials: A Complete Guide to Vector Art: Your Ultimate Handbook for High-Quality Vector Graphics 500
Optimisation de cristallisation en solution de deux composés organiques en vue de leur purification 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5076332
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4295809
关于积分的说明 13385814
捐赠科研通 4117740
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2254971
邀请新用户注册赠送积分活动 1259520
关于科研通互助平台的介绍 1192360