Facet Strain Strategy of Atomically Dispersed FeNC Catalyst for Efficient Oxygen Electrocatalysis

材料科学 电催化剂 面(心理学) 催化作用 拉伤 纳米颗粒 密度泛函理论 氧气 化学工程 吸收光谱法 吸附 纳米技术 金属 电化学 电极 计算化学 物理化学 五大性格特征 工程类 内科学 物理 社会心理学 有机化学 化学 人格 冶金 医学 量子力学 生物化学 心理学
作者
Yuan Yang,Qing Zhang,Lin Yang,Liguang Wang,Wenbo Shi,Pengfei Liu,Rui Gao,Lirong Zheng,Zhongwei Chen,Zhengyu Bai
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:32 (36) 被引量:36
标识
DOI:10.1002/adfm.202206081
摘要

Abstract Increasing the portion of highly active metal centers in atomically dispersed MNC catalysts is significant for the overall oxygen reduction reaction (ORR) performance. A “facet strain strategy” is designed by using a trans‐layer compressive strain of the {110} facet of FeCo nanoparticles encapsulated in graphitic FeNC layers to further activate the primitive FeN 4 catalytic centers on the graphitic sub‐layer that are omitted in commonly direct access activation strategies. Using X‐ray absorption near‐edge spectroscopy and extended X‐ray absorption fine structure, the highly active FeN 4 type is detected with compressed FeN bonds. Density functional theory calculation discloses that, in virtue of lattice mismatch, FeCo {110} facets transmit a trans‐layer compressive strain to reconstruct the FeN 4 sites on surrounding graphitic sub‐layers to optimize the Fe‐OH* adsorption energy in the rate‐determining step. The redesigned catalyst exhibits enhanced ORR activity, outperforming the primitive FeNC and commercial Pt/C benchmarks. This study will enrich insights toward developing MN 4 and nanoparticle composite electrocatalysts.
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
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
刚刚
橘子完成签到,获得积分10
1秒前
耿教授发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
CLY完成签到,获得积分10
2秒前
未曾提起发布了新的文献求助100
2秒前
韩林岑发布了新的文献求助10
3秒前
凉薄少年应助NYZ采纳,获得10
3秒前
王紫发布了新的文献求助10
4秒前
Anna完成签到,获得积分10
5秒前
勤奋翠霜发布了新的文献求助10
6秒前
包子发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
Orange应助读心理学导致的采纳,获得10
7秒前
活力的海安完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
乐乐应助杜杜采纳,获得10
10秒前
韩林岑完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
科研通AI2S应助满眼星辰采纳,获得10
14秒前
学渣一枚发布了新的文献求助10
14秒前
wy.he应助Anna采纳,获得10
14秒前
15秒前
16秒前
淡淡远锋发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
18秒前
18秒前
星月夜完成签到,获得积分10
18秒前
汤易文完成签到,获得积分10
19秒前
薇薇快跑发布了新的文献求助10
19秒前
amo完成签到,获得积分10
19秒前
清爽熊猫发布了新的文献求助30
20秒前
潸潸发布了新的文献求助10
23秒前
XT666完成签到,获得积分10
23秒前
pluto应助美茬子采纳,获得30
23秒前
23秒前
寄语明月完成签到,获得积分10
23秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 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 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3966589
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3512031
关于积分的说明 11161353
捐赠科研通 3246821
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1793510
邀请新用户注册赠送积分活动 874482
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804420