Ternary Fe–Zn–Al Spinel Catalyst for CO2 Hydrogenation to Linear α-Olefins: Synergy Effects between Al and Zn

尖晶石 催化作用 选择性 三元运算 材料科学 无机化学 化学工程 化学 有机化学 冶金 计算机科学 程序设计语言 工程类
作者
Minjie Xu,Xianglin Liu,Chenxi Cao,Yang Sun,Chao Zhang,Zixu Yang,Minghui Zhu,Xiaoxu Ding,Yitao Liu,Zhangfa Tong,Jing Xu
出处
期刊:ACS Sustainable Chemistry & Engineering [American Chemical Society]
卷期号:9 (41): 13818-13830 被引量:46
标识
DOI:10.1021/acssuschemeng.1c04629
摘要

Direct conversion of CO2 into linear α-olefins with Fe-based catalysts is promising both technically and economically. Al as a widely employed structural additive to Fe-based CO/CO2 hydrogenation catalysts is known to exhibit a side effect of shifting the selectivity from olefins to undesirable methane. Here, we report that by doping Zn into a binary Fe–Al spinel, a ternary Fe–Zn–Al spinel catalyst could be obtained with a high space–time yield with respect to linear α-olefins of 150.8 mmolC·gFe–1·h–1 in CO2 hydrogenation reactions. Multiple in situ/ex situ characterizations combined with DFT calculations illustrate that active Fe5C2 nanoparticles are wrapped with Fe–Al spinel overlayers with the introduction of Al alone, which is responsible for facilitating hydrogenation and inhibiting C–C coupling over the Fe–Al catalysts. Extra doping of Zn allows redistribution of Al to alleviate undesirable strong interactions between Fe5C2 and spinel phases, rendering a high selectivity to higher olefins. The revelation of a subtle synergy effect between Al and Zn underscores the pivotal role of precise tuning of multiple catalyst additives in optimizing the overall catalytic performance.
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
茜茜公主发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
xiaoyu发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
2秒前
丢麦完成签到,获得积分10
3秒前
lydia发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
z_jiawei发布了新的文献求助10
5秒前
雨香完成签到,获得积分10
7秒前
QIEZI完成签到 ,获得积分10
7秒前
xialuoke完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI6.2的应助被1111采纳,获得10
9秒前
认真碧灵发布了新的文献求助10
9秒前
充电宝的应助被1111采纳,获得10
9秒前
9秒前
武陵人完成签到 ,获得积分10
10秒前
weixiao完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
科研小子一枚完成签到,获得积分10
10秒前
Maestro_S的应助被古月水兽采纳,获得10
10秒前
Maestro_S的应助被古月水兽采纳,获得10
11秒前
Ccccc完成签到 ,获得积分10
11秒前
Maestro_S的应助被古月水兽采纳,获得10
11秒前
11秒前
Maestro_S的应助被古月水兽采纳,获得10
11秒前
Anonymous的应助被古月水兽采纳,获得10
11秒前
赘婿的应助被lydia采纳,获得10
11秒前
我是老大的应助被古月水兽采纳,获得30
11秒前
机智茗茗的应助被古月水兽采纳,获得30
12秒前
风吹麦浪的应助被古月水兽采纳,获得10
12秒前
风吹麦浪的应助被古月水兽采纳,获得10
12秒前
风吹麦浪的应助被古月水兽采纳,获得10
12秒前
www1010完成签到,获得积分10
12秒前
mtfx完成签到,获得积分10
14秒前
科研T仔发布了新的文献求助10
14秒前
Lee发布了新的文献求助30
14秒前
吴彦祖发布了新的文献求助30
14秒前
萧小五发布了新的文献求助10
15秒前
15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
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Entre Praga y Madrid : los contactos checoslovaco-españoles (1948-1977) 600
Les Mots du discours 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8134117
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9535666
关于积分的说明 21613861
捐赠科研通 7716699
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3419134
关于科研通互助平台的介绍 2544507
邀请新用户注册赠送积分活动 2460637