Coupling Co–N–C with MXenes Yields Highly Efficient Catalysts for H2O2 Production in Acidic Media

电合成 催化作用 材料科学 过氧化氢 选择性 反应性(心理学) 电化学 化学工程 蒽醌 制氢 无机化学 化学 电极 有机化学 医学 替代医学 物理化学 病理 工程类
作者
Xiao Huang,Wei Liu,Jingjing Zhang,Min Young Song,Chang Zhang,Jingwen Li,Jian Zhang,Deli Wang
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
卷期号:14 (9): 11350-11358 被引量:37
标识
DOI:10.1021/acsami.1c22641
摘要

The electrochemical oxygen reduction reaction (ORR) offers a promising method to replace the anthraquinone process for hydrogen peroxide (H2O2) production. However, the efficiency of this process suffers from sluggish kinetics, particularly in an acidic environment. Therefore, employing catalysts with high electroactivity is highly desirable for H2O2 synthesis. Here, an effective strategy for preparing Co-N-C/Ti3C2Tx with high H2O2 selectivity and ORR reactivity is proposed. The acquired Co-N-C/Ti3C2Tx shows excellent H2O2 electrosynthesis performance in acidic media with H2O2 productivity of up to 3200 ppm h-1, superior to state-of-the-art catalysts. Interestingly, a H2O2 concentration of 6.0 wt % was obtained after the stability test, and the Co-N-C/Ti3C2Tx catalyst was found to effectively catalyze organic dye degradation. Further analysis reveals that the enhanced H2O2 electrosynthesis performance originates from the layered structure and the oxygen functional groups of Ti3C2Tx. The layered structure can effectively promote increased exposure of active sites, while the oxygen functional groups will fine-tune the electronic structure of Co atoms, allowing a selective ORR pathway to produce H2O2. This work provides a strategy to design and fabricate highly efficient catalysts for H2O2 production and degradation of organic pollutants.
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
李跃辉发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
HUYAOWEI发布了新的文献求助10
2秒前
wdoxsyyqx发布了新的文献求助10
2秒前
jies发布了新的文献求助10
2秒前
5秒前
PeterDeng完成签到,获得积分10
7秒前
XXY发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
朴素的冷雪完成签到,获得积分20
8秒前
9秒前
10秒前
852应助HUYAOWEI采纳,获得10
10秒前
11秒前
NexusExplorer应助chenwudu采纳,获得10
12秒前
XZM发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
芋圆发布了新的文献求助10
17秒前
稳重的菠萝应助XS_QI采纳,获得10
17秒前
香蕉觅云应助酷酷的尔阳采纳,获得10
17秒前
17秒前
19秒前
研友_VZG7GZ应助lqnb668采纳,获得10
19秒前
爆米花应助nuture采纳,获得10
19秒前
李杰发布了新的文献求助10
20秒前
jies发布了新的文献求助10
20秒前
wenfengliu完成签到,获得积分10
20秒前
21秒前
王海祥完成签到 ,获得积分10
22秒前
KK发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
moya发布了新的文献求助30
24秒前
25秒前
wang完成签到 ,获得积分10
25秒前
25秒前
chenwudu发布了新的文献求助10
26秒前
29秒前
30秒前
lqnb668发布了新的文献求助10
30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
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
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
Electric machines: theory, operating applications, and controls 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 7603108
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9179019
关于积分的说明 19657485
捐赠科研通 7178326
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269128
关于科研通互助平台的介绍 2433278
邀请新用户注册赠送积分活动 2262961