Predicting CO2 adsorption and reactivity on transition metal surfaces using popular density functional theory methods

吸附 密度泛函理论 化学 分子 结合能 热力学 工作(物理) 物理化学 相(物质) 反应性(心理学) 金属 计算化学 原子物理学 有机化学 物理 病理 医学 替代医学
作者
Ojus Mohan,Quang Thang Trịnh,Arghya Banerjee,Samir H. Mushrif
出处
期刊:Molecular Simulation [Taylor & Francis]
卷期号:45 (14-15): 1163-1172 被引量:34
标识
DOI:10.1080/08927022.2019.1632448
摘要

In this work, with Ni (110) as a model catalyst surface and CO2 as an adsorbate, a performance study of Density Functional Theory methods (functionals) is performed. CO being a possible intermediate in CO2 conversion reactions, binding energies of both, CO2 and CO, are calculated on the Ni surface and are compared with experimental data. OptPBE-vdW functional correctly predicts CO2 binding energy on Ni (−62 kJ/mol), whereas CO binding energy is correctly predicted by the rPBE-vdW functional (−138 kJ/mol). The difference in computed adsorption energies by different functionals is attributed to the calculation of gas phase CO2. Three alternate reaction systems based on a different number of C=O double bonds present in the gas phase molecule are considered to replace CO2. The error in computed adsorption energy is directly proportional to the number of C=O double bonds present in the gas phase molecule. Additionally, both functionals predict similar carbon–oxygen activation barrier (40 kJ/mol) and equivalent C1s shifts for probe species (−2.6 eV for CCH3 and +1.5 eV CO3−), with respect to adsorbed CO2. Thus, by including a correction factor of 28 kJ/mol for the computed CO2 gas phase energy, we suggest using rPBE-vdW functional to investigate CO2 conversion reactions on different metals.
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
包容的忆灵完成签到 ,获得积分10
3秒前
高兴尔冬发布了新的文献求助10
5秒前
xiang完成签到 ,获得积分0
8秒前
小四完成签到,获得积分10
11秒前
FashionBoy应助slayers采纳,获得30
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
20秒前
黑眼圈完成签到 ,获得积分10
26秒前
jia完成签到 ,获得积分10
27秒前
如履平川完成签到 ,获得积分10
28秒前
科目三应助忧伤的步美采纳,获得10
29秒前
大椒完成签到 ,获得积分10
32秒前
35秒前
37秒前
wisdom完成签到,获得积分10
37秒前
slayers发布了新的文献求助30
40秒前
41秒前
e746700020完成签到,获得积分10
42秒前
高兴尔冬完成签到,获得积分10
42秒前
李爱国应助不安的秋白采纳,获得10
44秒前
忧伤的步美完成签到,获得积分10
49秒前
小西完成签到 ,获得积分10
50秒前
郝老头完成签到,获得积分10
51秒前
13313完成签到,获得积分10
52秒前
su完成签到 ,获得积分10
53秒前
56秒前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
slayers完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
知犯何逆完成签到,获得积分10
1分钟前
Krsky完成签到,获得积分10
1分钟前
ding应助不安的秋白采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
HHHAN发布了新的文献求助10
1分钟前
威武的沂完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
笨笨青筠完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
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 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022