Tuning electronic property and surface reconstruction of amorphous iron borides via W-P co-doping for highly efficient oxygen evolution

过电位 析氧 无定形固体 催化作用 材料科学 硼化物 化学工程 无机化学 结晶学 物理化学 化学 电化学 冶金 工程类 电极 有机化学
作者
Zhijie Chen,Renji Zheng,Małgorzata Graś,Wei Wei,Grzegorz Lota,Hong Chen,Bing‐Jie Ni
出处
期刊:Applied Catalysis B-environmental [Elsevier]
卷期号:288: 120037-120037 被引量:145
标识
DOI:10.1016/j.apcatb.2021.120037
摘要

Designing cost-effective oxygen evolution reaction (OER) electrocatalysts is essential for sustainable water splitting. Recently, amorphous transition metal borides (TMBs) as OER pre-catalysts have acquired growing attention due to their favorable characteristics such as high conductivity, compositional and structural flexibility. Nevertheless, rational design of boride-based OER pre-catalysts remains an ongoing challenge. Herein, an efficient pre-catalyst derived from FeB with accelerated surface reconstruction and regulated intrinsic activity of evolved FeOOH is obtained by W and P co-doping. The obtained catalyst demonstrates an excellent OER activity with a low overpotential of 209 mV at a current density of 10 mA cm−2, and good stability in alkaline electrolyte, which surpasses most of boride-based OER catalysts. Specifically, the anion etching facilitates the surface reconstruction and accelerates the mass/charge transfer. Density functional theory calculations suggest W doping can enhance intrinsic catalytic activity via optimizing the adsorption free energy of reaction intermediates and improving the conductivity. Additionally, the hierarchical structure and amorphous feature also benefit the OER process. This study provides a fundamental insight into the correlation between surface structure and catalytic activity, and a powerful strategy to construct efficient OER pre-catalysts.
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
JL发布了新的文献求助10
刚刚
lxy发布了新的文献求助30
刚刚
孔凡悦完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
量子星尘发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
dodoqia发布了新的文献求助10
1秒前
小小阿杰发布了新的文献求助10
1秒前
Margot完成签到,获得积分10
1秒前
贪玩飞珍发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
唐褚发布了新的文献求助10
2秒前
cheng完成签到 ,获得积分10
2秒前
自由发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
森距离完成签到,获得积分10
3秒前
张凌完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
黎遥发布了新的文献求助10
4秒前
Akim应助FujiiKaze采纳,获得10
4秒前
化学喵发布了新的文献求助10
5秒前
Owen应助Lee采纳,获得10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
北冥鱼发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
你学习了吗我学不了一点完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
melina完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
科研通AI6应助田占果果采纳,获得10
8秒前
Lin17发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
CodeCraft应助啦啦啦啦啦啦采纳,获得10
8秒前
活力的泽洋完成签到,获得积分10
8秒前
will发布了新的文献求助200
9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
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1561
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 1200
Holistic Discourse Analysis 600
Atlas of Liver Pathology: A Pattern-Based Approach 500
Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences 500
Using Genomics to Understand How Invaders May Adapt: A Marine Perspective 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5505994
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4601482
关于积分的说明 14476730
捐赠科研通 4535445
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2485408
邀请新用户注册赠送积分活动 1468357
关于科研通互助平台的介绍 1440869