Mastering the Lattice Strain in Bismuth‐Based Electrocatalysts for Efficient CO2‐to‐Formate Conversion

材料科学 格式化 密度泛函理论 格子(音乐) 纳米柱 选择性 纳米技术 化学工程 化学物理 催化作用 计算化学 纳米结构 生物化学 化学 物理 声学 工程类
作者
Xinyan Liu,Haiyan Zheng,Qiming Sun,Jingting He,Xiaohui Yao,Chunyi Sun,Guo‐Gang Shan,Min Zhang,Changyan Zhu,Zhong‐Min Su,Xinlong Wang
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:34 (34) 被引量:35
标识
DOI:10.1002/adfm.202400928
摘要

Abstract Tuning the lattice strain of catalysts represents a powerful strategy to alter their electronic structures and ultimately regulate catalytic performance. Electrocatalytic CO 2 reduction is a promising avenue to accomplish the carbon‐neutral cycle, however, there still lacks a distinct and systematic understanding of the lattice strain effect in CO 2 electrochemical conversion. In this work, the influence of lattice strain on Bi (012) facets to formate production is studied. The pre‐executed density functional theory (DFT) calculations reveal that lattice compression promotes the wrinkling of exposed Bi surface and increases the total density of state (DOS) of active sites at the Fermi level. As the gradual intensification of lattice contraction, the selectivity of CO 2 reduction exhibits a volcanic alteration, with an optimal lattice contraction of 3%. Experimentally synthesized Bi 2 O 2 CO 3 /Bi heterogeneous catalyst confirms the effect of lattice compression. When compression reaches −3.04% on Bi (012) facets, the catalyst possesses the highest Faraday efficiency (FE) of 96.17% at −1.2 V RHE and an industrially scalable current density of −600 mA cm −2 . Additionally, in seawater‐based electrolysis, the catalyst also exhibits excellent remarkable FE of 95.43% of formate production.
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
李健的小迷弟应助小陈采纳,获得20
刚刚
FFFFFF完成签到 ,获得积分10
1秒前
杭三问发布了新的文献求助30
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
2秒前
Shuang发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
7秒前
852应助影月采纳,获得10
7秒前
7秒前
刘艺珍发布了新的文献求助10
8秒前
睡不醒发布了新的文献求助10
8秒前
孙悟空发布了新的文献求助10
8秒前
可乐必妥发布了新的文献求助10
9秒前
11秒前
11秒前
12秒前
我吃浴巾发布了新的文献求助10
12秒前
小陈发布了新的文献求助20
13秒前
cc2713206发布了新的文献求助60
14秒前
14秒前
14秒前
香蕉觅云应助han采纳,获得10
15秒前
无花果应助Amy采纳,获得10
15秒前
wang发布了新的文献求助10
16秒前
黎樱完成签到,获得积分10
16秒前
边边完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
典雅青槐发布了新的文献求助10
17秒前
专注宫苴完成签到,获得积分10
17秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
18秒前
ding应助科研通管家采纳,获得10
18秒前
19秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
19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
Reducing Compassion Fatigue, Secondary Traumatic Stress and Burnout 600
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Mammalian Synthetic Biology 500
Auslegungsgeschichte 500
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7638481
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9211737
关于积分的说明 19759776
捐赠科研通 7205450
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3275880
关于科研通互助平台的介绍 2437447
邀请新用户注册赠送积分活动 2273082