Evolution mechanism of transition metal in NH3-SCR reaction over Mn-based bimetallic oxide catalysts: Structure-activity relationships

双金属片 催化作用 过渡金属 化学 X射线吸收精细结构 氧化物 无机化学 吸附 金属 物理化学 生物化学 物理 有机化学 量子力学 光谱学
作者
Yiran Shi,Honghong Yi,Fengyu Gao,Shunzheng Zhao,Zongli Xie,Xiaolong Tang
出处
期刊:Journal of Hazardous Materials [Elsevier BV]
卷期号:413: 125361-125361 被引量:80
标识
DOI:10.1016/j.jhazmat.2021.125361
摘要

The unexpected phenomenon in which different transition metals (Co, Ni and Cu) presented significant variation of participation levels as the auxiliaries in Mn-based bimetallic oxide catalysts were reported here. It is found that the Co element more easily to form Mn enriched surface bimetallic oxides with Mn than Ni and Cu, resulting in Co-MnOx exhibited the best deNOx activity and SO2 tolerance, followed by Ni-MnOx and Cu-MnOx. The role of different transition metal and structure-activity relationships were systematically investigated by advanced techniques including Synchrotron XAFS and in situ DRIFTs analysis. The excellent activity of Co-MnOx was related to its unique Mn-enriched surface (Co2+)tet(Mn3+ Co3+)octO4 structure with Mn cations occupying the octahedral sites, which is superior to the Ni-MnOx and Cu-MnOx with Mn-lean surface. In addition, the reaction energy barrier of Co-MnOx is weakened due to the lower electron cloud density around the Mn atom as compared to Ni-MnOx and Cu-MnOx. Moreover, Co-MnOx benefiting from the rapid electron migration between Mn and Co, more active bidentate/bridged nitrates could react with adsorbed NH3 in faster reaction rates following the L-H mechanism.

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
老艺人完成签到,获得积分10
刚刚
老魏完成签到,获得积分10
1秒前
hh完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
吴彦祖发布了新的文献求助10
3秒前
111发布了新的文献求助10
4秒前
李帅发布了新的文献求助10
4秒前
情怀应助lumin采纳,获得10
4秒前
5秒前
5秒前
翠花完成签到,获得积分10
5秒前
传奇3应助Knowledge采纳,获得10
5秒前
桐桐应助惠小之采纳,获得10
6秒前
6秒前
6秒前
兵临城下zgb完成签到,获得积分10
7秒前
garmenchan完成签到,获得积分10
8秒前
斯文忆丹发布了新的文献求助10
8秒前
海开心呀完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
miqi完成签到,获得积分10
9秒前
Jing完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
shubido完成签到,获得积分10
10秒前
troyqiujing完成签到,获得积分0
10秒前
Xuan发布了新的文献求助30
11秒前
孤独蘑菇发布了新的文献求助10
11秒前
kk完成签到,获得积分10
12秒前
科研通AI6.1应助王正一采纳,获得10
12秒前
ZeKaWa应助wyz采纳,获得10
13秒前
bkagyin应助shw采纳,获得10
13秒前
15秒前
16秒前
研友_LaOJNZ完成签到 ,获得积分10
16秒前
dato12423完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
NoriWitter发布了新的文献求助20
17秒前
郭文汇发布了新的文献求助10
18秒前
秦善斓完成签到,获得积分10
19秒前
快乐的树叶完成签到,获得积分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
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 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 6501246
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8296168
关于积分的说明 17705651
捐赠科研通 5598329
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2918587
邀请新用户注册赠送积分活动 1895755
关于科研通互助平台的介绍 1756846