Comparative analysis of NOx reduction on Pt, Pd, and Rh catalysts by DFT calculation and microkinetic modeling

氮氧化物 催化作用 还原(数学) 化学 选择性催化还原 计算化学 物理化学 热力学 燃烧 有机化学 物理 几何学 数学
作者
Min Woo Lee,Eun Jun Lee,Kwan‐Young Lee
出处
期刊:Applied Surface Science [Elsevier BV]
卷期号:611: 155572-155572 被引量:8
标识
DOI:10.1016/j.apsusc.2022.155572
摘要

• DFT calculation was performed to identify the reaction mechanism of NO reduction on Pt, Pd and Rh catalysts under TWC conditions. • On the Pt catalyst, H 2 plays important roles to assist NO dissociation and to remove surface O*. • On the other hand, Rh showed strong NOx, N 2 and O 2 adsorption and NO was easily dissociated on the surface regardless of reducing agent. • Rh + Pt catalyst exhibits the excellent NO reduction activity under overall TWC condition. In this study, adsorption energies and reaction energetics on (1 1 1) surfaces of Pt, Pd and Rh were established using DFT calculation. Based on these thermodynamic results, reactant conversions and product yields of Pt, Pd and Rh catalysts under various air-fuel ratio (λ) were predicted by microkinetic modeling combined with simulated packed bed reactor. As a result, Pt catalyst efficiently utilizes H 2 in assisting NO dissociation and removing surface O * under stoichiometric and fuel-lean conditions. However, it presents high NH 3 yield under stoichiometric and fuel-lean conditions. Conversely, Rh catalyst show high NO reduction activity under fuel-rich condition while it hardly reduce NO in presence of O 2 . In order to take the advantages of both catalysts, we suggest physically-mixed Rh + Pt catalyst is excellent catalyst using the advantages of each catalyst for TWC. Consequently, it is confirmed that Pt sufficiently reduces NO using H 2 under stoichiometric and fuel-lean conditions, and Rh easily dissociates NO at low temperature under fuel-rich condition when using the Rh + Pt catalyst. We expect that identifying the reaction characteristics of TWC components under different λ conditions will help to propose future TWC design.

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
哥哥完成签到,获得积分10
3秒前
达克赛德完成签到 ,获得积分10
5秒前
tangyuan完成签到 ,获得积分10
11秒前
柯彦完成签到 ,获得积分10
12秒前
记上没文献了完成签到 ,获得积分10
14秒前
如意秋珊完成签到 ,获得积分0
15秒前
火星上凌雪完成签到 ,获得积分10
18秒前
Isaac完成签到 ,获得积分10
20秒前
aRuuuu完成签到 ,获得积分10
25秒前
25秒前
FYJY完成签到,获得积分10
26秒前
Shandongdaxiu完成签到 ,获得积分10
28秒前
纪靖雁完成签到 ,获得积分10
28秒前
独鹤发布了新的文献求助10
29秒前
gzp完成签到,获得积分10
33秒前
蓝景轩辕完成签到 ,获得积分0
35秒前
Maestro_S的应助被科研通管家采纳,获得10
35秒前
害羞不凡完成签到,获得积分10
36秒前
石头完成签到 ,获得积分10
37秒前
虚心的幻梅完成签到 ,获得积分10
38秒前
英姑的应助被独鹤采纳,获得10
42秒前
免疫小白完成签到 ,获得积分10
42秒前
悦耳的城完成签到 ,获得积分10
47秒前
倾城完成签到 ,获得积分10
48秒前
高高的笑柳完成签到 ,获得积分10
50秒前
LL路完成签到 ,获得积分10
51秒前
煲汤的螃蟹完成签到 ,获得积分10
51秒前
完美青旋完成签到,获得积分10
55秒前
lambs13完成签到,获得积分10
55秒前
王冰冰完成签到 ,获得积分10
56秒前
wangjius完成签到,获得积分10
57秒前
杨惊蛰完成签到,获得积分10
59秒前
piaoaxi完成签到 ,获得积分10
59秒前
Hao完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
李思雨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Hao发布了新的文献求助30
1分钟前
水果小王子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
燕儿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
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
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 1500
奈特基础组织学:配套组织病理学(第4版)(Netter's Essential Histology With Correlated Histopathology)求助 1000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
John McDowells Bildungstheorie 800
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
Synthesis, Application and Future Perspectives of Smart Nano-materials - Part 1 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8152021
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9548857
关于积分的说明 21687633
捐赠科研通 7740138
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3425126
关于科研通互助平台的介绍 2550227
邀请新用户注册赠送积分活动 2468512