Efficient Electrocatalytic Reduction of Levulinic Acid to Valeric Acid on a Nanocrystalline PbO‐In2O3 Catalyst

纳米晶材料 乙酰丙酸 电合成 催化作用 复合数 电催化剂 选择性 化学 电化学 材料科学 无机化学 化学工程 电极 纳米技术 有机化学 复合材料 物理化学 工程类
作者
Tongying Yuan,Mengen Chu,Kaili Zhang,Shuaiqiang Jia,Shitao Han,Jianxin Zhai,Huan Wang,Teng Xue,Haihong Wu
出处
期刊:ChemistrySelect [Wiley]
卷期号:7 (26) 被引量:3
标识
DOI:10.1002/slct.202201624
摘要

Abstract Electrosynthesis offers an efficient and sustainable strategy for the conversion of biomass‐derived platform molecules. Among this process, developing efficient and cost‐effective electrocatalysts is of vital importance. We report herein the preparation of the nanocrystalline PbO‐In 2 O 3 catalysts for the electrocatalytic reduction of levulinic acid (LA) to valeric acid (VA). A series of non‐noble nanocrystalline PbO‐In 2 O 3 composite materials with different molar compositions were prepared and thoroughly characterized. The prepared nanocrystalline PbO‐In 2 O 3 composite materials were used as working electrode for the electrocatalytic hydrogenation of LA in an H‐type electrolytic cell. A LA conversion of 41.4 % and VA selectivity of 97.8 % was achieved with the VA faradic efficiency of 89.2 % under the high current density of 134 mA cm −2 . This is the first report on the electrocatalytic reduction of LA to VA using PbO‐In 2 O 3 composite electrode catalyst.
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
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
1秒前
JonyiCheng发布了新的文献求助10
1秒前
小人物完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
suwanyi发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
Ava应助火星上的幻梦采纳,获得10
2秒前
jiangmingjiao发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
魁梧的灵枫完成签到,获得积分10
4秒前
研友_VZG7GZ应助刘佳灏采纳,获得10
4秒前
wanci应助Ricky采纳,获得10
4秒前
里lilili发布了新的文献求助10
4秒前
jiong完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
sin_Lee完成签到,获得积分10
5秒前
完美世界应助虚幻采枫采纳,获得10
5秒前
上官若男应助阿泽采纳,获得10
5秒前
蒋时晏应助廖同学采纳,获得20
6秒前
6秒前
7秒前
开心果完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
年轻的凤完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
10秒前
chenc发布了新的文献求助10
10秒前
xxxx发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
科研通AI2S应助Sean采纳,获得10
11秒前
一样谦虚发布了新的文献求助10
12秒前
Orange应助小人物采纳,获得10
12秒前
@你。发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
14秒前
自信号厂完成签到 ,获得积分10
14秒前
汉堡包应助哼哼采纳,获得10
15秒前
银角大王发布了新的文献求助10
15秒前
高分求助中
Tracking and Data Fusion: A Handbook of Algorithms 1000
Models of Teaching(The 10th Edition,第10版!)《教学模式》(第10版!) 800
La décision juridictionnelle 800
Rechtsphilosophie und Rechtstheorie 800
Academic entitlement: Adapting the equity preference questionnaire for a university setting 500
Arkiv för kemi 400
Machine Learning in Chemistry 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 免疫学 细胞生物学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2877613
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2490856
关于积分的说明 6742743
捐赠科研通 2172395
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1154408
版权声明 586096
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 566765