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.

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
良景似尘完成签到,获得积分10
刚刚
椰肉完成签到 ,获得积分10
1秒前
所所应助ok采纳,获得10
1秒前
1秒前
2秒前
飘逸的翼发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
4秒前
4秒前
清秀尔竹完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
甜在霖中完成签到 ,获得积分10
6秒前
huanghanjing完成签到,获得积分10
7秒前
科目三应助飘逸的翼采纳,获得10
7秒前
在水一方应助好想吃李子采纳,获得10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
快乐静枫发布了新的文献求助10
8秒前
yulinhai发布了新的文献求助10
8秒前
情怀应助susan采纳,获得10
9秒前
9秒前
壮观手套发布了新的文献求助10
9秒前
肖的花园完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
12秒前
111应助细心静芙采纳,获得10
12秒前
123完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
123发布了新的文献求助20
13秒前
小马甲应助啦啦啦采纳,获得10
14秒前
干净的琦应助yy采纳,获得10
15秒前
yzy完成签到,获得积分10
15秒前
薛木六发布了新的文献求助20
15秒前
酷波er应助平常心采纳,获得10
15秒前
烟花应助shenshi采纳,获得10
16秒前
wanci应助irvinzp采纳,获得50
17秒前
小憨兔cc发布了新的文献求助10
17秒前
19秒前
20秒前
20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
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
T/SNFSOC 0002—2025 独居石精矿碱法冶炼工艺技术标准 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6044674
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7812729
关于积分的说明 16246013
捐赠科研通 5190401
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2777383
邀请新用户注册赠送积分活动 1760580
关于科研通互助平台的介绍 1643734