Harnessing the Collective Potential of Lanthanide Single-Atom Catalysts for Efficient CO2-to-CO Electroreduction

镧系元素 催化作用 法拉第效率 Atom(片上系统) 吸附 解吸 密度泛函理论 化学 光谱学 X射线光电子能谱 材料科学 纳米技术 电化学 结晶学 物理化学 化学工程 物理 计算化学 计算机科学 离子 电极 有机化学 嵌入式系统 工程类 量子力学
作者
Min Liu,Qiyou Wang,Tao Luo,Xueying Cao,Yujie Gong,Yuxiang Liu,Hongmei Li,Ying‐Rui Lu,Ting‐Shan Chan,Chao Ma,Kang Liu,Junwei Fu,Shiguo Zhang,Changxu Liu,Zhang Lin,Liyuan Chai
出处
期刊:Research Square - Research Square
标识
DOI:10.21203/rs.3.rs-4614446/v1
摘要

Abstract Single-atom catalysts (SACs) have received increasing attention due to their 100% atomic utilization efficiency. The electrochemical CO2 reduction reaction (CO2RR) to CO using SAC offers a promising approach for CO2 utilization, but achieving facile CO2 adsorption and CO desorption remains challenging for traditional SACs. Instead of singling out specific atoms, we propose a novel strategy utilizing atoms from the entire lanthanide (Ln) group to facilitate the CO2RR. Density functional theory calculations, operando spectroscopy, and X-ray absorption spectroscopy elucidate the bridging adsorption mechanism for a representative erbium (Er) single-atom catalyst. Remarkably, we realize a series of Ln SACs spanning 14 elements that exhibit CO Faradaic efficiencies exceeding 90%. The Er catalyst achieves an ultrahigh turnover frequency of ~ 130,000 h‒1, accompanying with a remarkable 42.6% full-cell energy efficiency and record-high 94% single-pass CO2 conversion efficiency. This unparalleled catalytic platform leverages the collective potential of the lanthanide group, introducing new possibilities for efficient CO2-to-CO conversion and beyond through the exploration of unique bonding motifs in single-atom catalysts.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
竹前家庆完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
2秒前
2秒前
sss完成签到,获得积分10
3秒前
独自人生发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
Hanayu完成签到 ,获得积分0
3秒前
搜集达人应助tianqiang采纳,获得10
4秒前
大道要熬发布了新的文献求助10
5秒前
鑫鑫发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
大方惜天发布了新的文献求助10
6秒前
Ada完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
原本山川发布了新的文献求助10
7秒前
阿林完成签到,获得积分10
7秒前
星辰大海应助Brave采纳,获得10
7秒前
YY完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
852应助赴约采纳,获得10
9秒前
幸运海星完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
赵小坤堃发布了新的文献求助10
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
13秒前
陈嘻嘻嘻嘻完成签到,获得积分10
14秒前
星辰大海应助MADKAI采纳,获得10
14秒前
科研小白完成签到,获得积分10
15秒前
随缘完成签到 ,获得积分10
15秒前
倩倩完成签到,获得积分10
15秒前
香蕉觅云应助Yolo采纳,获得10
15秒前
雪霁完成签到,获得积分10
15秒前
Molly完成签到,获得积分10
16秒前
Davidjin发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
16秒前
小马甲应助认真读文献采纳,获得10
17秒前
17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
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1001
Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences 500
On the application of advanced modeling tools to the SLB analysis in NuScale. Part I: TRACE/PARCS, TRACE/PANTHER and ATHLET/DYN3D 500
L-Arginine Encapsulated Mesoporous MCM-41 Nanoparticles: A Study on In Vitro Release as Well as Kinetics 500
Washback Research in Language Assessment:Fundamentals and Contexts 400
Haematolymphoid Tumours (Part A and Part B, WHO Classification of Tumours, 5th Edition, Volume 11) 400
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 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5469093
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4572269
关于积分的说明 14334781
捐赠科研通 4499079
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2464915
邀请新用户注册赠送积分活动 1453452
关于科研通互助平台的介绍 1427997