Theory-guided construction of Cu-O-Ti-Ov active sites on Cu/TiO2 catalysts for efficient electrocatalytic nitrate reduction

催化作用 密度泛函理论 硝酸盐 浸出(土壤学) 吸附 无机化学 氨生产 电子转移 化学 材料科学 光化学 计算化学 有机化学 物理化学 土壤水分 土壤科学 环境科学
作者
Yifei Nie,Hongping Yan,Suwei Lu,Hongwei Zhang,Tingting Qi,Shijing Liang,Lilong Jiang
出处
期刊:Chinese Journal of Catalysis [Elsevier BV]
卷期号:59: 293-302 被引量:18
标识
DOI:10.1016/s1872-2067(23)64618-2
摘要

Electrocatalytic nitrate reduction reaction (NO3RR) has been capturing immense interest in the industrial application of ammonia synthesis, and it involves complex reaction routes accompanied by multi-electron transfer, thus causing a challenge to achieve high efficiency for catalysts. Herein, we customized the Cu-O-Ti-Ov (oxygen vacancy) structure on the Cu/TiO2 catalyst, identified through density functional theory (DFT) calculations as the synergic active site for NO3RR. It is found that Cu-O-Ti-Ov site facilitates the adsorption/association of NOx– and promotes the hydrogenation of NO3– to NH3 via adsorbed *H species. This effectively suppresses the competing hydrogen evolution reaction (HER) and exhibits a lower reaction energy barrier for NO3RR, with the reaction pathways: NO3* → NO2* → HONO* → NO* → *NOH → *N → *NH → *NH2 → *NH3 → NH3. The optimized Cu/TiO2 catalyst with rich Cu-O-Ti-Ov sites achieves an NH3 yield rate of 3046.5 μg h–1 mgcat–1 at –1.0 V vs. RHE, outperforming most of the reported activities. Furthermore, the construction of Cu-O-Ti-Ov sites significantly mitigates the leaching of Cu species, enhancing the stability of the Cu/TiO2 catalyst. Additionally, a mechanistic study, using in situ characterizations and various comparative experiments, further confirms the strong synergy between Cu, Ti, and Ov sites, which is consistent with previous DFT calculations. This study provides a new strategy for designing efficient and stable electrocatalysts in the field of ammonia synthesis.
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
刚刚
温柔绮山发布了新的文献求助10
刚刚
昴宿缉拿发布了新的文献求助10
1秒前
在工位不敢工作完成签到,获得积分10
1秒前
朱大妹完成签到,获得积分10
1秒前
标致念之发布了新的文献求助10
2秒前
没有昵称完成签到,获得积分10
2秒前
Pony完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
xumq完成签到,获得积分10
3秒前
兴奋的发卡完成签到 ,获得积分10
3秒前
真实的采枫完成签到,获得积分10
3秒前
忧郁煜城关注了科研通微信公众号
3秒前
8464368完成签到,获得积分10
4秒前
lobster发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
tough发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
7秒前
dream完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
简单哒完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
8秒前
鲤鱼听荷完成签到 ,获得积分10
8秒前
好想吃不胖完成签到 ,获得积分10
8秒前
Liangyu完成签到,获得积分10
9秒前
ding应助yao采纳,获得10
9秒前
李健的小迷弟应助毗昙采纳,获得10
9秒前
9秒前
香蕉觅云应助lobster采纳,获得50
10秒前
张欢馨应助整齐芷文采纳,获得10
10秒前
hh发布了新的文献求助10
11秒前
huanghuang完成签到,获得积分20
11秒前
11秒前
xupeng发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
loooo完成签到,获得积分10
11秒前
高高电灯胆完成签到,获得积分10
12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
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7613582
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9189006
关于积分的说明 19686953
捐赠科研通 7186630
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270888
关于科研通互助平台的介绍 2434420
邀请新用户注册赠送积分活动 2265904