Hierarchically Porous Carbons with Highly Curved Surfaces for Hosting Single Metal FeN4 Sites as Outstanding Oxygen Reduction Catalysts

催化作用 氧还原 材料科学 多孔性 氧还原反应 金属 化学工程 纳米技术 电极 还原(数学) 多孔介质 氧气 化学 电化学 物理化学 有机化学 复合材料 几何学 工程类 冶金 数学
作者
Guangbo Chen,Ruihu Lu,Chenzhao Li,Jianmin Yu,Xiaodong Li,Lingmei Ni,Qi Zhang,Guangqi Zhu,Shengwen Liu,Jiaxu Zhang,Ulrike I. Kramm,Yan Zhao,Gang Wu,Jian Xie,Xinliang Feng
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:35 (32) 被引量:90
标识
DOI:10.1002/adma.202300907
摘要

Iron-nitrogen-carbon (FeNC) materials have emerged as a promising alternative to platinum-group metals for catalyzing the oxygen reduction reaction (ORR) in proton-exchange-membrane fuel cells. However, their low intrinsic activity and stability are major impediments. Herein, an FeN-C electrocatalyst with dense FeN4 sites on hierarchically porous carbons with highly curved surfaces (denoted as FeN4 -hcC) is reported. The FeN4 -hcC catalyst displays exceptional ORR activity in acidic media, with a high half-wave potential of 0.85 V (versus reversible hydrogen electrode) in 0.5 m H2 SO4 . When integrated into a membrane electrode assembly, the corresponding cathode displays a high maximum peak power density of 0.592 W cm-2 and demonstrates operating durability over 30 000 cycles under harsh H2 /air conditions, outperforming previously reported Fe-NC electrocatalysts. These experimental and theoretical studies suggest that the curved carbon support fine-tunes the local coordination environment, lowers the energies of the Fe d-band centers, and inhibits the adsorption of oxygenated species, which can enhance the ORR activity and stability. This work provides new insight into the carbon nanostructure-activity correlation for ORR catalysis. It also offers a new approach to designing advanced single-metal-site catalysts for energy-conversion applications.
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
1秒前
1秒前
1秒前
2秒前
天之道完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
QQ发布了新的文献求助10
3秒前
希望天下0贩的0应助zmy采纳,获得10
3秒前
CiCi完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
迷路向松完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
天之道发布了新的文献求助10
6秒前
tho发布了新的文献求助10
7秒前
该睡觉啦发布了新的文献求助10
8秒前
实验好难给东方欲晓的求助进行了留言
8秒前
汎影发布了新的文献求助10
8秒前
caojiarong发布了新的文献求助10
9秒前
Zong发布了新的文献求助10
9秒前
Hello应助教生物的杨教授采纳,获得10
11秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得80
11秒前
11秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
1233333发布了新的文献求助10
11秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
little佳完成签到,获得积分10
12秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
VDC应助科研通管家采纳,获得30
12秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
Cactus应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
科研通AI5应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
13秒前
13秒前
13秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 666
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
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 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3735677
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3279465
关于积分的说明 10015528
捐赠科研通 2996202
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643929
邀请新用户注册赠送积分活动 781579
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749423