Suppressing Thermal Migration by Fine‐Tuned Metal‐Support Interaction of Iron Single‐Atom Catalyst for Efficient ORR

催化作用 材料科学 热解 价(化学) 金属 Atom(片上系统) 化学工程 X射线光电子能谱 烧结 光谱学 热处理 碳纤维 化学 冶金 有机化学 复合材料 工程类 嵌入式系统 物理 复合数 量子力学 计算机科学
作者
Jingwen Wang,Chuangang Hu,Liguang Wang,Yang Yuan,Kai Zhu,Qing Zhang,Lin Yang,Jun Lü,Zhengyu Bai
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:33 (43) 被引量:69
标识
DOI:10.1002/adfm.202304277
摘要

Abstract Atomically dispersed iron–nitrogen–carbon (FeNC) catalysts have sparked great interest by virtue of the highly active isolated FeN 4 sites. The catalysts with pyrolysis treatment usually induce inevitable FeN 4 sites agglomeration, leading to fast degradation in catalytic activity. Herein, a pre‐coordinated protection strategy is proposed to eliminate the aggregation of Fe atoms by suppressing the thermal migration during the pyrolysis process. To this end, the S atom is introduced into the graphitic support by enhancing the metal‐support interaction. The proposed atomic structure is revealed by multiple advanced characterizations including Fe Mössbauer spectroscopy, X‐ray absorption spectroscopy, and theoretical calculations. By employing S atom into the structure, the center atom Fe is oxidized to a higher valence, improving the bonding energy with the graphitic support, which accordingly endows catalyst anti‐sintering capacity and improved catalytic activity. Compared to commercial Pt/C and the reported catalyst with secondary pyrolysis, the proposed catalysts exhibit enhanced ORR activity in alkaline media ( E 1/2 = 0.91 V). This work provides a new avenue toward optimizing and improving ORR performance of atomically dispersed Fe catalysts.
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
mw完成签到 ,获得积分10
5秒前
沉默念瑶完成签到 ,获得积分10
5秒前
畅快小霸王完成签到,获得积分10
5秒前
Kelly完成签到,获得积分10
6秒前
Eugenia完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI2S应助Eugenia采纳,获得10
10秒前
汉堡包应助怡然的老五采纳,获得30
13秒前
EvianLee完成签到 ,获得积分10
13秒前
25秒前
听寒完成签到,获得积分10
25秒前
31秒前
林夕完成签到 ,获得积分10
31秒前
星辰大海应助健壮念寒采纳,获得10
42秒前
...完成签到,获得积分10
44秒前
FashionBoy应助Seraph采纳,获得10
48秒前
livra1058完成签到,获得积分10
50秒前
strama完成签到,获得积分10
54秒前
健壮念寒完成签到,获得积分20
55秒前
Yangyang完成签到,获得积分10
1分钟前
111完成签到,获得积分10
1分钟前
似水流年完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Seraph完成签到,获得积分10
1分钟前
满意的寒凝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
WW完成签到 ,获得积分10
1分钟前
QIN完成签到,获得积分10
1分钟前
香蕉觅云应助绝情汤姆采纳,获得10
1分钟前
李爱国应助冷酷的枕头采纳,获得10
1分钟前
安纳完成签到 ,获得积分10
1分钟前
我本人lrx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
咔咔莉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
orixero应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
绝情汤姆发布了新的文献求助10
1分钟前
TayBob完成签到,获得积分10
2分钟前
al完成签到 ,获得积分10
2分钟前
leeyolo完成签到,获得积分10
2分钟前
2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 6355729
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8170509
关于积分的说明 17200973
捐赠科研通 5411733
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 1690224