Insights into the Mechanism of Ozone Activation and Singlet Oxygen Generation on N-Doped Defective Nanocarbons: A DFT and Machine Learning Study

单线态氧 催化作用 密度泛函理论 兴奋剂 光化学 吸附 活性氧 氧气 活动站点 化学 反应机理 单重态 氧原子 计算化学 材料科学 分子 物理化学 激发态 有机化学 物理 原子物理学 生物化学 光电子学
作者
Guangfei Yu,Yiqiu Wu,Hongbin Cao,Qingfeng Ge,Qin Dai,Sihan Sun,Yongbing Xie
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:56 (12): 7853-7863 被引量:74
标识
DOI:10.1021/acs.est.1c08666
摘要

N-doped defective nanocarbon (N-DNC) catalysts have been widely studied due to their exceptional catalytic activity in many applications, but the O3 activation mechanism in catalytic ozonation of N-DNCs has yet to be established. In this study, we systematically mapped out the detailed reaction pathways of O3 activation on 10 potential active sites of 8 representative configurations of N-DNCs, including the pyridinic N, pyrrolic N, N on edge, and porphyrinic N, based on the results of density functional theory (DFT) calculations. The DFT results indicate that O3 decomposes into an adsorbed atomic oxygen species (Oads) and an 3O2 on the active sites. The atomic charge and spin population on the Oads species indicate that it may not only act as an initiator for generating reactive oxygen species (ROS) but also directly attack the organics on the pyrrolic N. On the N site and C site of the N4V2 system (quadri-pyridinic N with two vacancies) and the pyridinic N site at edge, O3 could be activated into 1O2 in addition to 3O2. The N4V2 system was predicted to have the best activity among the N-DNCs studied. Based on the DFT results, machine learning models were utilized to correlate the O3 activation activity with the local and global properties of the catalyst surfaces. Among the models, XGBoost performed the best, with the condensed dual descriptor being the most important feature.
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
123456lyf发布了新的文献求助10
刚刚
江边鸟发布了新的文献求助10
1秒前
智商无下限完成签到,获得积分10
1秒前
Lucas应助樱悼柳雪采纳,获得10
2秒前
无限的依凝完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
3秒前
xiaoming完成签到,获得积分10
3秒前
Tracy发布了新的文献求助10
4秒前
大渡河完成签到,获得积分10
4秒前
萧时完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
佳雪儿发布了新的文献求助30
6秒前
6秒前
坤坤探花发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
fleurie发布了新的文献求助10
8秒前
微血管完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
9秒前
vivi完成签到,获得积分0
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
jewel9发布了新的文献求助10
9秒前
zl987发布了新的文献求助10
9秒前
俱乐部完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
健壮听露发布了新的文献求助10
10秒前
胖胖发布了新的文献求助10
10秒前
loong应助Felix0917采纳,获得20
11秒前
11秒前
快乐科研完成签到,获得积分10
12秒前
Xxil发布了新的文献求助10
12秒前
xiaoming发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
12秒前
12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 strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
从k到英国情人 1500
Ägyptische Geschichte der 21.–30. Dynastie 1100
„Semitische Wissenschaften“? 1100
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5728534
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5313250
关于积分的说明 15314452
捐赠科研通 4875726
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2618947
邀请新用户注册赠送积分活动 1568530
关于科研通互助平台的介绍 1525171