Improving the Methane Oxidation by Self‐Adaptive Optimization of Liquid‐Metal Catalysts

催化作用 甲烷 选择性 甲醇 材料科学 化学工程 部分氧化 化学 有机化学 工程类
作者
Yuen Wu,Haoran Zhang,Yinhe Wang,Xiaokang Liu,Fan Wu,Xiaoqian Wang,Chunrong Ma,Xiao Han,Yihua Ran,Yan Zhang,Zhiwen Zhang,Qiang Xu,Zhandong Wang,Guozhen Zhang,Jing Wang,Jun Cai,Zhi Liu,Yu Zhang,Tao Yao,Jun Jiang
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
标识
DOI:10.1002/anie.202421554
摘要

Methane, a major greenhouse gas and abundant carbon resource, presents significant challenges in catalysis due to its high symmetry and thermodynamic stability, which tend to cause over‐oxidation to CO2. Traditional catalysts require high temperatures and pressures to facilitate CH4 conversion, constrained by their rigid structures which lack the flexibility needed for optimizing complex reaction steps. This study introduces a novel Cu single atoms‐embedded liquid metal catalyst (Cu‐LMC) based on gallium alloys, characterized by dynamic, self‐adaptive structures that provide enhanced catalytic performance and selectivity. Our findings reveal that Cu‐LMC achieves a high methane conversion to methanol yield (5.9 mol·gCu‐1·h‐1) with a selectivity of 82%. The results show that mild surface oxidation significantly boosts the catalytic performance of Cu‐LMC by increasing active copper sites through the formation of a Cu‐O‐Ga configuration while preserving the catalyst's structural flexibility. In‐situ XPS and XAFS analyses, along with AIMD simulations, demonstrate that the Cu‐LMC enables self‐adaptive structural adjustments that lower methanol desorption energy and increase the energy barrier for by‐product formation, optimizing the overall methane conversion process. The results underscore the importance of designing catalysts with dynamic and adaptable structures to overcome traditional limitations and improve efficiency in catalytic reactions.
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

祝大家在新的一年里科研腾飞
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
archer01发布了新的文献求助10
1秒前
yuhaha完成签到,获得积分10
4秒前
yuiip完成签到 ,获得积分10
4秒前
研友_ZAxj7n发布了新的文献求助10
5秒前
mmm完成签到,获得积分10
5秒前
濮阳盼曼完成签到,获得积分10
5秒前
是小小李哇完成签到 ,获得积分10
7秒前
lily完成签到,获得积分10
11秒前
July完成签到,获得积分0
15秒前
songyu发布了新的文献求助10
16秒前
LLLLLL完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
涛1完成签到 ,获得积分10
17秒前
司藤完成签到 ,获得积分10
18秒前
研友_ZAxj7n完成签到,获得积分20
18秒前
郭大哥完成签到 ,获得积分10
19秒前
几几完成签到,获得积分10
20秒前
大气傲易完成签到 ,获得积分10
21秒前
梅花易数完成签到,获得积分10
22秒前
莫友安完成签到 ,获得积分10
22秒前
萧然完成签到,获得积分10
28秒前
yangy115完成签到,获得积分10
29秒前
江哥完成签到,获得积分10
31秒前
祭途完成签到,获得积分10
31秒前
ANESTHESIA_XY完成签到 ,获得积分10
32秒前
MS903完成签到 ,获得积分10
32秒前
33秒前
animages完成签到,获得积分10
33秒前
江雁完成签到,获得积分10
34秒前
落后的皮卡丘完成签到,获得积分10
37秒前
sjsuA完成签到,获得积分10
40秒前
超帅雨柏完成签到 ,获得积分10
40秒前
小巧的怜晴完成签到,获得积分10
42秒前
小马甲应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
42秒前
个性的语山完成签到,获得积分10
44秒前
123完成签到,获得积分10
45秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 1500
Classics in Total Synthesis IV: New Targets, Strategies, Methods 1000
Les Mantodea de Guyane 800
Mantids of the euro-mediterranean area 700
The Oxford Handbook of Educational Psychology 600
有EBL数据库的大佬进 Matrix Mathematics 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 生物化学 内科学 物理 纳米技术 计算机科学 遗传学 化学工程 基因 复合材料 免疫学 物理化学 细胞生物学 催化作用 病理
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3413420
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3015808
关于积分的说明 8871838
捐赠科研通 2703519
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1482357
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 685233
邀请新用户注册赠送积分活动 679970