Recognizing zeolite topologies for Cu2+ localizations with effective activities for selective catalytic reduction of nitrogen oxide

沸石 催化作用 还原(数学) 选择性催化还原 氧化物 化学 氮氧化物 氮气 氮氧化物 废物管理 有机化学 氮氧化物 工程类 数学 几何学 燃烧
作者
Meijia Jiang,Xinyu Liu,Chenchen Zhang,Xueqing Zhou,Jia Zhang,Qiang Liu,Yunfeng Xu,Guangren Qian
出处
期刊:Chemosphere [Elsevier]
卷期号:331: 138746-138746 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.chemosphere.2023.138746
摘要

Cu-loaded zeolites are widely investigated in selective catalytic reduction of nitrogen oxide, but effects of zeolite topologies on formed active species and the changing tendency remain unexplored. In this work, catalytic turnover frequencies (TOF) of Cu loaded ZSM-5, Beta, MOR, and SSZ-13 were first determined. The topology-localized Cu species in these zeolites were analyzed by temperature-programmed reduction of H2. Then Multiple Linear Regression distinguished TOF contributions (kj, s-1·mol-1) of the Cu species. Density functional theory calculated NH3 dehydrogenation energy of the Cu species. As a result, topologies with more node atoms showed bigger kj and lower dehydrogenation energies simultaneously. The best topology in each zeolite was 10-membered ring (ZSM-5), 6-membered ring facing a 12-membered ring (Beta), 8-membered ring (MOR), and cha cage (SSZ-13). Moreover, cha cage-localized Cu2+ exhibited the largest kj and the lowest dehydrogenation energy among all the Cu species. This work reveals topology-catalysis relationships in the zeolite, which benefits zeolite design for enhanced catalytic performances.
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
111完成签到,获得积分10
1秒前
小裴完成签到,获得积分10
1秒前
wd完成签到,获得积分10
1秒前
停停走走发布了新的文献求助10
1秒前
Crazylittleape完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
科研通AI6.3应助甜美梦槐采纳,获得10
2秒前
科研菜j发布了新的文献求助10
2秒前
Tiamo完成签到,获得积分10
3秒前
萝卜头发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI6.2应助多情一手采纳,获得10
3秒前
3秒前
sunny发布了新的文献求助10
3秒前
铁马冰河入梦来完成签到 ,获得积分10
3秒前
xixi完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
华仔应助wx采纳,获得10
4秒前
4秒前
4秒前
LANGYE发布了新的文献求助10
4秒前
谷提发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
4秒前
...发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
英姑应助毛毛采纳,获得10
5秒前
陈军完成签到,获得积分0
5秒前
dslhxwlkm发布了新的文献求助30
6秒前
6秒前
7秒前
7秒前
orixero应助任性的岱周采纳,获得10
7秒前
大模型应助科研菜j采纳,获得10
7秒前
yyyyyyy发布了新的文献求助10
7秒前
好运6连发布了新的文献求助10
8秒前
Sunri完成签到,获得积分10
8秒前
蓦然完成签到,获得积分10
8秒前
陆山菡完成签到,获得积分10
8秒前
8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
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
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 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6017229
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7601593
关于积分的说明 16155238
捐赠科研通 5165029
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2764811
邀请新用户注册赠送积分活动 1746022
关于科研通互助平台的介绍 1635112