Dual-site segmentally synergistic catalysis mechanism: boosting CoFeSx nanocluster for sustainable water oxidation

机制(生物学) 对偶(语法数字) Boosting(机器学习) 催化作用 双重角色 化学 纳米技术 材料科学 计算机科学 组合化学 生物化学 物理 量子力学 文学类 艺术 机器学习
作者
Siran Xu,Sihua Feng,Yue Yu,Dongping Xue,Mengli Liu,Chao Wang,Kaiyue Zhao,Bingjun Xu,Jianan Zhang
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1): 1720-1720 被引量:149
标识
DOI:10.1038/s41467-024-45700-6
摘要

Efficient oxygen evolution reaction electrocatalysts are essential for sustainable clean energy conversion. However, catalytic materials followed the conventional adsorbate evolution mechanism (AEM) with the inherent scaling relationship between key oxygen intermediates *OOH and *OH, or the lattice-oxygen-mediated mechanism (LOM) with the possible lattice oxygen migration and structural reconstruction, which are not favorable to the balance between high activity and stability. Herein, we propose an unconventional Co-Fe dual-site segmentally synergistic mechanism (DSSM) for single-domain ferromagnetic catalyst CoFeSx nanoclusters on carbon nanotubes (CNT) (CFS-ACs/CNT), which can effectively break the scaling relationship without sacrificing stability. Co3+ (L.S, t2g6eg0) supplies the strongest OH* adsorption energy, while Fe3+ (M.S, t2g4eg1) exposes strong O* adsorption. These dual-sites synergistically produce of Co-O-O-Fe intermediates, thereby accelerating the release of triplet-state oxygen ( ↑ O = O ↑ ). As predicted, the prepared CFS-ACs/CNT catalyst exhibits less overpotential than that of commercial IrO2, as well as approximately 633 h of stability without significant potential loss.
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
一号小玩家完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
JamesPei应助Nikona采纳,获得10
4秒前
神算子完成签到 ,获得积分10
4秒前
ccc发布了新的文献求助10
5秒前
7秒前
WZJ发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
ccc完成签到,获得积分10
10秒前
zyyzyyoo发布了新的文献求助10
10秒前
S4ndy完成签到,获得积分10
10秒前
13秒前
15秒前
16秒前
xyzzzz发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
JamesPei应助阿秋采纳,获得10
17秒前
18秒前
季兰发布了新的文献求助20
18秒前
18秒前
coin完成签到,获得积分10
19秒前
游琰发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
Ava应助lk采纳,获得10
23秒前
24秒前
幺幺发布了新的文献求助20
28秒前
Hello应助JeremyKarmazin采纳,获得10
29秒前
29秒前
30秒前
徐1完成签到 ,获得积分10
32秒前
35秒前
黄风发布了新的文献求助10
36秒前
太阳娃娃发布了新的文献求助10
39秒前
40秒前
41秒前
江月发布了新的文献求助10
41秒前
42秒前
水水的发布了新的文献求助30
44秒前
44秒前
打打应助无辜的嚣采纳,获得10
45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
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
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 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 6349347
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8164342
关于积分的说明 17177991
捐赠科研通 5405656
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2862251
邀请新用户注册赠送积分活动 1839906
关于科研通互助平台的介绍 1689142