清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Chemical-Potential-Dependent Thermodynamic Study of Electrochemical Nitric Oxide Reduction to Ammonia on Single-Cluster Catalysts

催化作用 密度泛函理论 氧化物 电化学 化学 过渡金属 星团(航天器) 化学状态 电化学电位 化学物理 无机化学 计算化学 物理化学 化学工程 电极 有机化学 生物化学 X射线光电子能谱 计算机科学 工程类 程序设计语言
作者
Qiuling Jiang,Yanan Meng,Kai Li,Ying Wang,Zhijian Wu
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry C [American Chemical Society]
卷期号:126 (45): 19209-19218 被引量:2
标识
DOI:10.1021/acs.jpcc.2c07203
摘要

The chemical potential (μ) is a substantial but ignored factor in many theoretical studies of electrochemical nitric oxide reduction (NORR). Herein, by means of the grand canonical density functional theory in the JDFTx, the chemical-potential-dependent intermediate configurations and catalytic activities have been investigated on the designed nine single-cluster catalysts, which are composed of the trimeric-transition-metal cluster-embedded graphitic carbon nitride (TM3@C3N4, TM = Sc, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, and Cu). The Co3@C3N4, Ni3@C3N4, and Cu3@C3N4 with small or even no thermodynamic energy barriers are considered to be efficient NORR catalysts at μ= 0 eV vs SHE. By the analysis of the chemical-potential-dependent density of state (DOS), electron variation, and global softness (S), the intrinsic charge effect induced by the applied chemical potential (μ) has been revealed. We refer to the fact that chemical potential plays an important role in catalytic activity evaluation and electronic property analysis, which cannot be described in the traditional electric neutral model.

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
听风挽完成签到 ,获得积分10
14秒前
科研通AI6.4应助去瞧瞧采纳,获得10
19秒前
23秒前
皛皛完成签到,获得积分10
24秒前
皛皛发布了新的文献求助10
29秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
33秒前
38秒前
吴大振发布了新的文献求助10
43秒前
你喜欢什么样子的我演给你看完成签到 ,获得积分10
44秒前
Beyond完成签到,获得积分10
53秒前
57秒前
spinon完成签到,获得积分10
1分钟前
king19861119完成签到,获得积分10
1分钟前
哈基米完成签到 ,获得积分10
1分钟前
hehe完成签到,获得积分10
1分钟前
Peter完成签到 ,获得积分10
1分钟前
吴大振完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
呆呆的猕猴桃完成签到 ,获得积分10
2分钟前
CC完成签到,获得积分10
2分钟前
lkk完成签到,获得积分10
2分钟前
123发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
南风完成签到 ,获得积分10
2分钟前
wxy发布了新的文献求助10
2分钟前
彩色亿先完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
科研通AI2S应助wxy采纳,获得10
2分钟前
SciGPT应助wxy采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
吃李不吐hu完成签到,获得积分10
3分钟前
小章完成签到 ,获得积分10
3分钟前
糖糖完成签到 ,获得积分10
3分钟前
123完成签到,获得积分10
3分钟前
Criminology34应助123采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
黑猫老师完成签到 ,获得积分10
4分钟前
轻松寒荷完成签到,获得积分10
4分钟前
强强仔仔完成签到 ,获得积分10
4分钟前
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
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6355649
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170481
关于积分的说明 17200878
捐赠科研通 5411698
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2864357
邀请新用户注册赠送积分活动 1841893
关于科研通互助平台的介绍 1690205