亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

MOF-derived Fe2O3@MoS2: An efficient electrocatalyst for ammonia synthesis under mild conditions

法拉第效率 电催化剂 电化学 可逆氢电极 催化作用 密度泛函理论 材料科学 化学工程 吸附 选择性 分子 电极 化学 纳米技术 计算化学 工作电极 物理化学 有机化学 工程类
作者
Chaoqun Ma,Da Liu,Yanli Zhang,Jin Yong Lee,Jian Tian,Bingping Liu,Shihai Yan
出处
期刊:Chemical Engineering Journal [Elsevier]
卷期号:430: 132694-132694 被引量:57
标识
DOI:10.1016/j.cej.2021.132694
摘要

Electrochemical ammonia synthesis (EAS) is considered to be an ecofriendly and sustainable method for artificial N2 fixation. It is urgent to develop cost-effective and efficient electrocatalysts for EAS because present catalysts have low activity and poor selectivity. Herein, Fe2O3 nanoparticles anchored on MoS2 nanoflowers (Fe2O3@MoS2) were developed as a highly efficient EAS electrocatalyst under ambient conditions. Electrochemical measurements indicate that Fe2O3@MoS2 achieves a remarkable NH3 yield of 112.15 μg h−1 mgcat−1 at − 0.6 V vs. reversible hydrogen electrode (RHE) and a high faradaic efficiency (FE) of 8.62% at − 0.4 V vs. RHE in 0.1 M Na2SO4, much better than the EAS performance of separate MoS2 and Fe2O3. The superior electrochemical stability is confirmed by long-term (at least 24 h) continuous tests. Density functional theory (DFT) calculations show that Fe2O3@MoS2, compared to MoS2, is better able to activate inert N2 molecules, as reflected by its greater adsorption energy (−0.32 eV vs. − 0.10 eV), greater N≡N bond distance (1.223 Å vs. 1.159 Å), lower energy barrier (0.40 eV vs. 0.78 eV), and greater charge transfer from active sites to N2 molecules (1.16 e− vs. 0.62 e−). Thus, this work provides new perspectives on the development of efficient EAS catalysts using MoS2-based materials as the substrate.
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

祝大家在新的一年里科研腾飞
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
小绵羊完成签到 ,获得积分10
8秒前
有风的地方完成签到 ,获得积分10
11秒前
16秒前
黄志伟发布了新的文献求助10
34秒前
啊哒吸哇完成签到,获得积分10
1分钟前
NattyPoe完成签到,获得积分10
1分钟前
桥西小河完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.1应助黄志伟采纳,获得10
2分钟前
科研通AI6.2应助黄志伟采纳,获得10
2分钟前
KYT完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
庄严发布了新的文献求助10
3分钟前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
FashionBoy应助傲娇的曼香采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
4分钟前
5分钟前
5分钟前
JJBOND发布了新的文献求助10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
JJBOND发布了新的文献求助10
5分钟前
勤恳八宝粥完成签到 ,获得积分10
5分钟前
傲娇的曼香完成签到,获得积分10
5分钟前
Zzoevy完成签到 ,获得积分10
5分钟前
6分钟前
asdfqwer应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
asdfqwer应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
asdfqwer应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
asdfqwer应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
Crisp完成签到 ,获得积分10
7分钟前
9分钟前
永远发布了新的文献求助10
9分钟前
玛琳卡迪马完成签到 ,获得积分10
9分钟前
萨尔莫斯完成签到,获得积分10
10分钟前
zht完成签到,获得积分10
10分钟前
kevin完成签到 ,获得积分10
10分钟前
11分钟前
hwx发布了新的文献求助30
11分钟前
高分求助中
Operational Bulk Evaporation Duct Model for MORIAH Version 1.2 1200
Signals, Systems, and Signal Processing 880
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 800
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 600
Discrete-Time Signals and Systems 510
Industrial Organic Chemistry, 5th Edition 400
Multiple Regression and Beyond An Introduction to Multiple Regression and Structural Equation Modeling 4th Edition 400
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 5845355
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6201719
关于积分的说明 15616386
捐赠科研通 4962184
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2675323
邀请新用户注册赠送积分活动 1620073
关于科研通互助平台的介绍 1575372