CuSn Alloy Nanoparticles on Nitrogen‐Doped Graphene for Electrocatalytic CO2 Reduction

过电位 电催化剂 材料科学 合金 纳米颗粒 化学工程 催化作用 石墨烯 贵金属 法拉第效率 无机化学 纳米技术 金属 冶金 电化学 电极 化学 物理化学 有机化学 工程类
作者
Wei Xiong,Jian Yang,Ling Shuai,Yang Hou,Ming Qiu,Xinyong Li,Michael K.H. Leung
出处
期刊:ChemElectroChem [Wiley]
卷期号:6 (24): 5951-5957 被引量:74
标识
DOI:10.1002/celc.201901381
摘要

Abstract We report an efficient electrocatalyst utilizing non‐noble metals consisting of Cu and Sn supported on nitrogen‐doped graphene (NG) for reduction of CO 2 over a wide potential range. The CuSn alloy nanoparticles (NPs) on NG were prepared through a hydrothermal method followed by pyrolysis under nitrogen atmosphere to achieve a uniform dispersion of the alloy NPs. The CuSn NP (Cu/Sn ratio of 0.175) decorated NG catalyst performed electrocatalytic reduction of CO 2 into C1 products at a Faradaic efficiency (FE) of nearly 93 % at an overpotential of −1.0 V vs. RHE, considerably higher than that of the Cu and Sn counterparts, i. e., 32 % and 58 %, respectively. The enhanced catalytic activity could be attributed to the collaboration between the CuSn alloy and Sn metal. The first‐principles density functional theory (DFT) simulation results indicate that the CuSn bimetal alloy nanoparticles enable more H atoms to participate in the electrocatalytic reduction of CO 2 and exhibit an improved CO 2 capture performance. In addition, the CuSn alloy having a lower barrier than that of Sn metal can accelerate the CO 2 reduction process. This study presents the strategy that utilizes low‐cost non‐noble metals as highly efficient electrocatalysts for aqueous reduction of CO 2 .
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
1秒前
杨123发布了新的文献求助10
1秒前
app发布了新的文献求助30
2秒前
成精山药完成签到,获得积分10
2秒前
DDDyr完成签到 ,获得积分10
4秒前
曾维权完成签到,获得积分10
4秒前
科目三应助Adrian采纳,获得10
4秒前
huqiao完成签到,获得积分10
5秒前
共享精神应助飘逸瑾瑜采纳,获得10
5秒前
5秒前
7秒前
jie发布了新的文献求助10
8秒前
神经娃完成签到,获得积分0
8秒前
Xuehai发布了新的文献求助10
9秒前
隐形曼青应助复杂雪一采纳,获得10
11秒前
12秒前
yu完成签到,获得积分10
12秒前
xsj完成签到,获得积分20
14秒前
SIA_TERS发布了新的文献求助10
15秒前
大力的灵雁应助平淡凝莲采纳,获得10
15秒前
15秒前
爆米花应助mili宗嗣采纳,获得10
16秒前
abcdefg完成签到,获得积分10
16秒前
Ava应助心灵的守望采纳,获得10
16秒前
充电宝应助巴巴采纳,获得10
17秒前
星辰大海应助零零采纳,获得10
17秒前
完美世界应助明理的采蓝采纳,获得30
17秒前
why发布了新的文献求助10
18秒前
星许完成签到 ,获得积分10
18秒前
慕青应助鲤鱼听荷采纳,获得10
19秒前
pluto应助djbj2022采纳,获得10
20秒前
xsj发布了新的文献求助20
20秒前
20秒前
will_li发布了新的文献求助10
21秒前
dde应助黄夏天的猫采纳,获得10
21秒前
小不点发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
鹿鹿完成签到,获得积分10
24秒前
经久完成签到 ,获得积分10
24秒前
Spring发布了新的文献求助10
25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
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1500
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
Scientific Writing and Communication: Papers, Proposals, and Presentations 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 6371066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8184806
关于积分的说明 17269117
捐赠科研通 5425571
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2870295
邀请新用户注册赠送积分活动 1847350
关于科研通互助平台的介绍 1694018