eg Orbital Occupancy-Dependent Intrinsic Catalytic Activity of Zn–Co–Mn Spinel Oxides in Fenton-like Reactions

化学 尖晶石 催化作用 三元运算 密度泛函理论 解吸 无机化学 分解 过渡金属 吸附 光化学 计算化学 物理化学 材料科学 有机化学 冶金 计算机科学 程序设计语言
作者
Wenqian Li,Shuangqing Xia,Zhenyi Wang,Jiaxuan Yang,Bin Zhang,Kun Qian,Lijuan Zhang,An Ding,Jun Ma,Xu He
出处
期刊:ACS ES&T water [American Chemical Society]
卷期号:3 (8): 2638-2646 被引量:5
标识
DOI:10.1021/acsestwater.3c00115
摘要

Transition-metal (TM)-based spinel oxides have demonstrated excellent efficacy in Fenton-like reactions, but the key mechanism behind peroxymonosulfate (PMS) adsorption, decomposition, and pollutant degradation is still unclear. Here, a crucial role of eg orbital occupancy in manipulating the interaction between PMS and Zn–Co–Mn ternary spinel catalysts and the resulting pollutant degradation is first discovered. The introduction of Co into the ZnMn2O4 network lowers the magnetic momentum and eg occupancy and favors the overlap between TM eg and O 2p orbitals. Experimental results demonstrate that the eg occupancy-dependent catalytic activity and pathway originate from its cascade effect on PMS binding, decomposition, and radical desorption. Zn–Co–Mn with optimized eg occupancy exhibits favorable PMS binding strength, interaction capability, radical desorption, and pollutant degradation. Cyclic voltammetry (CV) and density functional theory (DFT) corroborate the critical role of eg in PMS affinity. In addition, the ZnCoMnO4/PMS system shows high selectivity for carbamazepine (CBZ, 0.275 min–1) and environmental robustness. The surface active complex PMS*, the peroxymonosulfate radical, and the sulfate radical are identified as reactive species. This work provides an intrinsic mechanism behind pollutant degradation and offers guidance for performance enhancement in a water environment.
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
yanni完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
5秒前
Bin_Liu发布了新的文献求助10
6秒前
常常嘻嘻发布了新的文献求助10
6秒前
嘟嘟嘟完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
打打应助小西贝采纳,获得10
8秒前
9秒前
彭于晏应助kent采纳,获得10
9秒前
Hello应助武宁采纳,获得10
9秒前
朴素的羊完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
kililolo完成签到,获得积分10
11秒前
科研通AI6.2应助嘟嘟嘟采纳,获得10
11秒前
LYL完成签到,获得积分10
12秒前
朴素的羊发布了新的文献求助10
14秒前
迷人的Jack发布了新的文献求助10
15秒前
踏实的雁玉完成签到,获得积分10
15秒前
予三千笔墨完成签到 ,获得积分10
16秒前
流沙完成签到,获得积分10
16秒前
大模型应助天真曼卉采纳,获得10
17秒前
20秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
20秒前
20秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
周业隆应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
CodeCraft应助小西贝采纳,获得10
21秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
21秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得20
21秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
22秒前
22秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得100
22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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
Variations: A More Diverse Picture of Contemporary Art 400
A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Fourth Edition 400
Induction Heating and Heat Treatment (ASM Handbook, Volume 4C) 300
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 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7587079
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9165463
关于积分的说明 19615618
捐赠科研通 7167587
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266801
关于科研通互助平台的介绍 2431729
邀请新用户注册赠送积分活动 2258641