Highly‐selective Electrocatalytic Reduction of NO to NH3 using Cu Embedded WS2 Monolayer as Single‐atom Catalyst: A DFT Study

催化作用 单层 过渡金属 选择性 Atom(片上系统) 密度泛函理论 化学 材料科学 计算化学 纳米技术 有机化学 计算机科学 嵌入式系统
作者
Rinu Jacob,Thamarainathan Doulassiramane,R. Padmanaban
出处
期刊:ChemPhysChem [Wiley]
卷期号:25 (21)
标识
DOI:10.1002/cphc.202400473
摘要

Abstract Electrocatalytic nitric oxide reduction reaction (NORR) is a promising method for generating NH 3 and eliminating harmful NO pollutants. However, developing a NORR catalyst for NH 3 synthesis with low cost and high efficiency is still challenging. We here report a series of single‐atom catalysts (SACs), designed by embedding nine different transition metals from Sc to Cu in S‐vacant WS 2 monolayer (TM@WS 2 ), and investigate the electrocatalytic performance for NORR process using the dispersion‐corrected density functional theory (DFT) calculations. Among the nine SACs, Cu‐based one shows a strong binding to the WS 2 surface and high selectivity for the NORR process, and also it greatly inhibits the competing hydrogen evolution reaction (HER). Through ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations, the thermal stability of SAC is assessed and found no structure deformation even at 500 K temperature. With the advent of energy descriptor, all possible reactive pathways including distal and alternating mode at both N‐ and O‐end configurations for NH 3 production were explored. We predicted that the Cu@WS 2 SAC exhibits remarkable catalytic activity and selectivity with lowest limiting potential of−0.41 V via the N‐alternating pathway. Our study emphasize that the transition metal dichalcogenide (TMDC) based SACs are potential candidates for converting NO to NH 3 , and this opens a new avenue in designing NORR catalysts with high catalytic performance.
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
gzl发布了新的文献求助10
刚刚
十七发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
ergrsbf给ergrsbf的求助进行了留言
1秒前
小仙发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
TMOMOR应助djbj2022采纳,获得10
3秒前
英姑应助ww采纳,获得10
4秒前
疯狂的胡萝卜完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
安安完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
xlx发布了新的文献求助30
6秒前
Alice发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
Aiden发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
wansida完成签到,获得积分10
7秒前
11完成签到,获得积分10
7秒前
Owen应助solitude采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
开心人达发布了新的文献求助10
9秒前
ry完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
Lucas应助Ai_niyou采纳,获得10
10秒前
危机的夏兰完成签到,获得积分10
10秒前
马1112完成签到,获得积分10
11秒前
abner完成签到,获得积分10
11秒前
LYH完成签到,获得积分10
11秒前
fa完成签到,获得积分10
12秒前
二马三乡完成签到 ,获得积分10
12秒前
顾村完成签到,获得积分20
12秒前
12秒前
hkhk完成签到,获得积分10
12秒前
芝士榴莲发布了新的文献求助10
13秒前
婉莹发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
nxdsk发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
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 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969033
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513900
关于积分的说明 11170818
捐赠科研通 3249256
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794708
邀请新用户注册赠送积分活动 875326
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804759