Highly dispersed Co atoms anchored in porous nitrogen-doped carbon for acidic H2O2 electrosynthesis

电合成 碳化 碳纤维 无机化学 化学 纳米颗粒 吸附 催化作用 化学工程 电化学 材料科学 纳米技术 有机化学 电极 物理化学 复合材料 工程类 复合数
作者
Jingjing Zhang,Wei Liu,Feng He,Min Song,Xiao Huang,Tao Shen,Jingwen Li,Chang Zhang,Jian Zhang,Deli Wang
出处
期刊:Chemical Engineering Journal [Elsevier BV]
卷期号:438: 135619-135619 被引量:39
标识
DOI:10.1016/j.cej.2022.135619
摘要

Cobalt–nitrogen–carbon (Co–N–C) materials exhibit great potential for H2O2 electrosynthesis through the oxygen reduction reaction (ORR). However, the encapsulated Co nanoparticles reduce the Faradic efficiency of H2O2 production. Herein, highly dispersed cobalt atoms anchored in porous N-doped carbon (p–Co–N–C) via a carbonization-alkalization-acidification strategy are prepared and prove to be efficient for H2O2 electrosynthesis in acidic media. The H2O2 selectivity on the p–Co–N–C is over 90%, which is three times higher than that of Co nanoparticles encapsulated in N-doped carbon. Notably, the p–Co–N–C displays a H2O2 production rate of 2,460.8 mg L−1h−1 and a malachite green degradation rate of 90% within 8 min when employed in a flow cell. The enhanced performance of p–Co–N–C for H2O2 electrosynthesis originates from the highly dispersed Co–Nx species and hierarchical porous architecture. The Co–Nx species can provide active sites for O2 and reaction intermediate adsorption and the hierarchical porous architecture can promote the diffusion of H2O2 into the bulk solution. This work provides a facile synthesis strategy for non-precious metal materials in various energy-related applications.
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
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
杨权发布了新的文献求助10
1秒前
感动一凤发布了新的文献求助10
2秒前
研友_R2D2发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
哆啦小鱼发布了新的文献求助10
3秒前
angel3060完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
fff完成签到,获得积分10
4秒前
英姑应助甜橙汁采纳,获得10
4秒前
zhangyixin发布了新的文献求助10
4秒前
乐观忆之完成签到,获得积分10
4秒前
hbkj完成签到,获得积分10
4秒前
开朗的尔风完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
高高完成签到,获得积分10
6秒前
eufhuew应助xxl采纳,获得10
7秒前
8秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
8秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
8秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
8秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
8秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
8秒前
干净的琦应助aa采纳,获得30
8秒前
9秒前
Ice_zhao发布了新的文献求助30
10秒前
嗯嗯发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
共享精神应助谨慎的向南采纳,获得10
12秒前
顺利蜻蜓发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
fantexi113发布了新的文献求助10
12秒前
科研通AI6.1应助超级寒香采纳,获得10
13秒前
joe55667788发布了新的文献求助10
13秒前
科研通AI6.2应助yimei采纳,获得10
15秒前
NexusExplorer应助yyuu采纳,获得10
16秒前
wei发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
周五完成签到,获得积分10
17秒前
小小申发布了新的文献求助10
17秒前
斯文静曼发布了新的文献求助20
17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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Scientific Writing and Communication: Papers, Proposals, and Presentations 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6370401
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8184397
关于积分的说明 17267050
捐赠科研通 5425056
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2870078
邀请新用户注册赠送积分活动 1847118
关于科研通互助平台的介绍 1693839