Characterizing surface-confined interfacial water at graphene surface by in situ Raman spectroscopy

石墨烯 原位 拉曼光谱 材料科学 化学物理 曲面(拓扑) 表面增强拉曼光谱 纳米技术 光谱学 拉曼散射 化学 光学 有机化学 几何学 物理 数学 量子力学
作者
Yaohui Wang,Xin Jin,Minmin Xue,Maofeng Cao,Fan Xu,Lin Gao-xiang,Jia‐Bo Le,Weimin Yang,Zhilin Yang,Yang Cao,Yinghui Zhou,Weiwei Cai,Zhuhua Zhang,Jun Cheng,Wanlin Guo,Jianfeng Li
出处
期刊:Joule [Elsevier BV]
卷期号:7 (7): 1652-1662 被引量:24
标识
DOI:10.1016/j.joule.2023.06.008
摘要

Summary

The surface-confined interfacial water at graphene exhibits highly localized changes in applied electric fields, thus playing an important role in energy-related fields. However, detecting the unique signals from surface-confined interfacial water located at the two-phase boundary is notoriously difficult owing to the complex and confined environment. This difficulty is compounded further when studying surface-confined interfacial water on atom-thick graphene surfaces. Now, by assembling graphene at atomically ordered Au(111) single-crystal surfaces, we utilize in situ Raman spectroscopy and ab initio molecular dynamics simulations to characterize the surface-confined interfacial water on graphene. Interfacial water predominantly consists of hydrogen-bonded or cation-coordinating water molecules. Dynamic potential-dependent transformations in the water structure are directly observed, whereby water changes from a parallel configuration to a one-H down and then to a two-H down structure. These results are an essential step toward understanding the fundamental processes of surface-confined interfacial water at graphene surfaces and guiding the design of an efficient electrocatalytic interface.
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
谦让橘子发布了新的文献求助10
刚刚
黄平平完成签到,获得积分20
3秒前
传奇3应助关耳朵采纳,获得10
3秒前
letter完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
7秒前
DJMZ发布了新的文献求助10
8秒前
tianxiong发布了新的文献求助30
8秒前
黄平平发布了新的文献求助30
10秒前
liudw完成签到,获得积分10
11秒前
小馒头完成签到,获得积分10
11秒前
刘双发布了新的文献求助10
12秒前
gtgyh完成签到 ,获得积分10
15秒前
16秒前
冉冉完成签到,获得积分20
17秒前
兴奋元灵完成签到 ,获得积分10
19秒前
任性的天空完成签到,获得积分10
20秒前
AlexanderChen发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
22秒前
研友_VZG7GZ应助冉冉采纳,获得10
24秒前
25秒前
雷雷雷发布了新的文献求助10
25秒前
27秒前
研友Bn完成签到 ,获得积分10
28秒前
rzyzen发布了新的文献求助10
29秒前
爆米花应助MA采纳,获得10
29秒前
英俊的铭应助clamon采纳,获得10
30秒前
丘比特应助missinglotta采纳,获得10
30秒前
31秒前
QWJ发布了新的文献求助10
33秒前
bct发布了新的文献求助10
34秒前
emmm完成签到 ,获得积分10
34秒前
34秒前
34秒前
喵酱发布了新的文献求助10
35秒前
宇航员发布了新的文献求助10
37秒前
彭于晏应助石头剪刀布采纳,获得10
37秒前
38秒前
rr完成签到,获得积分10
38秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Essentials of Performance Analysis in Sport 500
Measure Mean Linear Intercept 500
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 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3730337
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3275096
关于积分的说明 9991049
捐赠科研通 2990706
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1641231
邀请新用户注册赠送积分活动 779610
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 748331