计算+实验顶刊集锦:EES、AM、AEM、Angew.、AFM、Small等计算成果

陆俊、李昊、鲁雄刚、邱晓雨、王熙、侯阳、刘天西等成果精选

1. Energy Environ. Sci.:CoPorX/CNT催化剂高效电化学合成H2O2
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单原子钴-氮-碳(Co-N-C)催化剂催化氧还原反应(ORR)以可持续的生产过氧化氢(H2O2),但是精确的催化剂原子结构剪裁仍然困难,限制了实验设计和活性改进。基于此,澳大利亚悉尼大学魏力博士和陈元教授、日本东北大学李昊教授(共同通讯作者)等人报道了利用给电子的乙基(Et)或吸电子的溴(Br)和氟(F)取代基(CoPorX,其中X=H、Et、Br和F)替换了钴-四苯基卟啉的所有8个β-H原子,并使用CNTs基底构建了多相分子催化剂(HMCs)(CoPorX/CNT)。CoPorF/CNT催化剂是最佳催化剂,具有94%的H2O2选择性,周转频率(TOF)为3.51 s-1,过电位为200 mV。在双电极电解槽中,其H2O2产率可达10.76 molH2O2 gcat-1 h-1,并产生超过30000 ppm的无电解质H2O2溶液,是水处理和化学生产的理想选择。
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首先研究了不同β-取代卟啉(H2PorX,X=H、Et、Br和F)和相应的钴卟啉的电子结构。最高占据分子轨道(HOMO)和最低未占分子轨道(LUMO)处计算的离域π-电子分布显示出明显的差异。对比H2PorH和金属化的CoPorH分子,乙基取代可以增加电子密度,离域π-轨道可以延伸到中位苯基。Br和F取代基从卟啉核积累电子,与它们的吸电子能力一致。这些卟啉和钴卟啉的分子轨道能级呈现出类似的趋势,导致从其计算的自旋极化部分态密度(pDOS)中发现的Co d电子分布变化。
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差分电荷密度(Δq)计算表明,CoPorH/CNT中的Co原子(Δq=-0.18|e|)和CoPorF/CNT(-0.11|e|)由于失去电子而变得更正,而CoPorBr/CNT和CoPorEt/CNT通过分别接受0.03|e|和0.08|e|而变得富电子。这些Δq值与相邻碳原子被O原子官能化的Co-N4催化剂模型上观察到的值相当。其1.012 µB的更大变化(从0.007到1.019 µB)表明可能的共自旋转变,这会显著改变CoPorF/CNT的电子性质和催化活性。因此,CNT基底可以与β-取代基协同调节Co性质。
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Heterogeneous molecular Co-N-C catalysts for efficient electrochemical H2O2 synthesis. Energy Environ. Sci., 2022, DOI: 10.1039/D2EE02734H.
https://doi.org/10.1039/D2EE02734H.
 
2. Adv. Mater.:利用F/S双掺杂增强电催化生成H2O2的选择性
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电催化双-电子氧还原反应(2e ORR)制取的过氧化氢(H2O2)广泛应用于造纸、废水处理、液体燃料生产和公共卫生等领域,而当前工作集中于研究低成本、大规模、可持续的高活性和选择性电催化剂。基于此,阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)Andrea Fratalocchi、电子科技大学牛晓滨教授和西南交通大学杨建助理教授(共同通讯作者)等人报道了一种基于氟(F)和硫(S)双掺杂的无金属碳纤维电催化剂,用于大规模的合成H2O2。优化后的催化剂具有0.814 V的高起始电势,几乎达到了99.1%的理想2e途径选择性,优于大多数已报道的碳基或金属基电催化剂。
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作者利用DFT计算了不同掺杂情况下中间体和碳活性位点之间的自由能扩散,并比较了2e/4e ORR路径下的自由能位垒。在每个模型中,作者整合了*OOH中间体的不同吸附位点以及*OOH与模型平面之间的吸附角,以筛选总能量最低的吸附位点。纯CFs对*OOH的物理吸附非常弱,C-O键长为2.8 Å。在CFs中引入S掺杂剂后,CFs的吸附量比CFs高,但键合强度值仍较弱,C-O键合长度为2.3 Å。F-CFs构型中的C-O键长为1.4 Å,表明活性位点上有较高的*OOH中间化学吸附。
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在FS-CFs中,F和S掺杂后,由于分子间电荷转移和电子自旋重分布,相邻的F和S原子改变了附近碳活性位点的电子结构。由于这种相互作用,C-O键长减少到1.5 Å,表现出强烈的化学吸附。原始CFs表现出0.326 V的过电位,导致*OOH的弱吸附。当在碳基体中单独引入F和S掺杂剂时,2e ORR中的过电位分别变为0.499 V和0.239 V。在所有DFT模型中,FS-CFs的过电位最低,为0.126 V。
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Enhanced Selectivity in the Electroproduction of H2O2 via F/S Dual-Doping in Metal-Free Nanofibers. Adv. Mater., 2022, DOI: 10.1002/adma.202208533.
https://doi.org/10.1002/adma.202208533.
 
3. Adv. Energy Mater.:非均相M1N4-C-M2N4-C-M3N4 TSAs协同助理Zn-空气电池电催化途径及水裂解
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三元金属催化剂在互补性和协同作用方面有很大的前景,在涉及多中间体的组合反应中很有前景。然而,同时将所有三种金属种类缩小到单原子水平仍面临着挑战。基于此,南京师范大学邱晓雨副教授(通讯作者)等人报道了一种通用的金属封装-分离-覆盖策略,并制备了非均相M1N4-C-M2N4-C-M3N4三元单原子(TSAs)催化剂,比单原子负载(IrPtCu TSAs, wt%高达21.24%)高三倍。
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通过DFT计算,从理论上解释了TSAs的催化机理。构建一个可能的(CoN4-C-NiN4-C-FeN4 TSAs)和三个比较的(CoN4-C、NiN4-C和FeN4-C SAs)模型。利用这些可以很好地推广到CoN4位点、NiN4位点和FeN4描述符,SAs的ORR、OER和HER活性分别按照FeN4-C > CoN4-C > NiN4-C、NiN4-C > CoN4-C > FeN4-C和CoN4-C > FeN4-C的顺序进行识别。
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具体而言,对于ORR,FeN4-C SAs表现出最显著的放热质子-电子转移步骤,ΔGO*为1.31 eV;对于OER,NiN4-C SAs表现出2.00 eV的最低极限能垒,ΔGO*-OH*为1.91 eV;对于HER,CoN4-C SAs表现出最接近0 eV的ΔGH*。如吸附构型和自由能图所示,SAs的上述趋势很好地推广到CoN4-C-NiN4-C-FeN4 TSAs中的CoN4位点、NiN4位点和FeN4位点。关键描述符还证实了TSAs中FeN4位点、NiN4位点和CoN4位点分别作为ORR、OER和HER的最佳吸附位点的作用,理论上指出了TSA对不同反应的位点选择性。
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Ternary Synergism of Heterogeneous M1N4-C-M2N4-C-M3N4 Single-Atom Sites to Manipulate the Electrocatalytic Pathway for Zn-Air Battery and Water Splitting. Adv. Energy Mater., 2022, DOI: 10.1002/aenm.202203150.
https://doi.org/10.1002/aenm.202203150.
 
4. Adv. Energy Mater.:揭示VOH正极材料在电荷存储中的作用
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层间工程是优化离子扩散能力的层状钒(V)基氧化物结构的一种很有前途的策略,在此过程中需要明确层间晶体水对电荷存储特性的调节作用。基于此,浙江大学陆俊教授、上海大学鲁雄刚研究员和程红伟教授(共同通讯作者)等人报道了通过微分温度参数,得到了一系列层间水含量(n)不同的水合V2O5·nH2O(VOH)干凝胶。结果表明,当n值为0.26时,V2O5·nH2O电极具有最佳的放电容量(0.1 A g-1下放电容量为456.5 mAh g-1)和循环稳定性(3 A g-1下循环2000次),保持率为94.3%。
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通过DFT计算,以确定和理解结构水对电化学性能增强的影响。通过变形电荷密度分析,确认Zn2+插入不同层间含水量的VOH电极对电子结构的调节作用。优化H2O的输入后,电荷转移不仅发生在插层Zn与双层V2O5层之间,也发生在插层Zn与层间H2O间,表明调制后的H2O能够承受Zn2+的局部转移电荷,从而形成了更加平滑的扩散通道。
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在VOH-325 °C和VOH-25 °C电极中,明显的电荷转移只发生在Zn和V2O5层或层间H2O之间。这意味着在调制H2O存在的情况下,Zn失去更多的电子,导致导带移位更深,结合能更大,这可以解释在VOH-200 °C电极中Zn2+(脱)插层过程中获得更高的开路电压(OCV)和更稳定的结构。
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Uncovering the Fundamental Role of Interlayer Water in Charge Storage for Bilayered V2O5 · nH2O Xerogel Cathode Materials. Adv. Energy Mater., 2022, DOI: 10.1002/aenm.202202515.
https://doi.org/10.1002/aenm.202202515.
 
5. Angew. Chem. Int. Ed.:TiO2纳米片中的单原子或双原子:电催化尿素合成的最佳选择?
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作为新兴材料,单原子和双原子催化剂在电催化领域得到了广泛的报道。回答关键问题:单原子和双原子催化剂,哪种对电催化尿素合成更好?基于此,北京交通大学王熙教授(通讯作者)等人报道了通过空位锚定策略设计了两种类型的催化剂:单原子Pd1-TiO2和双原子Pd1Cu1-TiO2纳米片。其中,Pd1Cu1-TiO2具有超高合成尿素的活性,达到了为166.67 molurea molPd-1 h-1,在-0.5 V下的法拉第效率(FE)为22.54%,远远高于Pd1-TiO2
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通过DFT计算,以进一步揭示Pd1Cu1-TiO2上可能的CO2和N2吸附位点。Bader电荷分析表明,N2分子中有一个富电子的N原子,CO2分子中有一个缺电子的C原子。从Pd1Cu1-TiO2中可以看出,Pd1Cu1双原子部分为缺电子区,可与N2中富电子的N原子相匹配。因此,Pd1Cu1双原子位点和Pd1Cu1-TiO2中的电负性OV分别通过电子相互作用使N2和CO2的目标吸附成为可能。此外,通过计算得出Pd1Cu1-TiO2对*N2和*CO2的吸附能远低于Pd1-TiO2,证明了双原子催化剂在促进目标吸附和N2-CO2偶联方面的优势。
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作者还研究了Pd1Cu1-TiO2和Pd1-TiO2催化剂可能的反应途径。在Pd1Cu1-TiO2上的尿素反应由吸收的N2和CO2开始,随后分解为Pd-N2和*COOH,其中Pd1和OV分别作为活性位点被吸附。还计算了Pd1Cu1-TiO2在没有N2吸附的情况下对CO2RR的两条路径,Pd1作为CO2的活性位点,从*CO2到*CO的总吉布斯自由能(∆G)为0.636 eV。在N2吸收作用下,Pd1为N2的活性位点,Ov为CO2RR的活性位点,∆G较低,为0.412 eV,与后续放热*NCON的形成有关。
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Single-Atom or Dual-Atom in TiO2 Nanosheet: Which is the Better Choice for Electrocatalytic Urea Synthesis?Angew. Chem. Int. Ed., 2022, DOI: 10.1002/anie.202216835.
https://doi.org/10.1002/anie.202216835.
 
6. Adv. Funct. Mater.:Sn/NCNFs实现工业级CO2电还原
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开发具有低过电位和工业级电流密度的高效、稳定的电催化剂对CO2电还原具有重要意义,但CO2电还原过程中质子传输速率低仍然是一个挑战。基于此,浙江大学侯阳教授(通讯作者)等人报道了一种利用静电纺丝和热解相结合的方法,制备了锡(Sn)-氮位点约束多孔氮掺杂碳纳米纤维(Sn/NCNFs)。优化后的Sn/NCNFs催化剂具有优异的CO2ER活性,最大CO FE为96.5%,低起始电位为-0.3 V, Tafel斜率为68.8 mV dec-1。在流动电池中,工业级的CO局部电流密度达到100.6 mA cm-2。此外,具有Sn/NCNFs负极的Zn-CO2电池,最大功率密度为1.38 mW cm-2,长期稳定性好。
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通过DFT计算,以阐明NCNFs中掺杂N原子对Sn/NCNFs的影响。构建了不同N原子类型的原子Sn-N的三个结构模型,并将其标记为Sn-N/N2、Sn-N/N3和Sn-N/N4。为阐明催化机制,计算了CO2在这些模型上的吉布斯自由能。计算得到Sn-N/N3模型*COOH生成速率决定步骤的自由能垒为2.06 eV,远低于其他三种模型。
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结果表明,Sn-N位点附近的吡咯N原子可以有效地降低*COOH中间体形成的能垒,提高CO2ER的性能。此外,在这些模型上Sn p轨道中心的总态密度(DOS)和部分态密度(PDOS)。在Sn-N/N3模型中,Sn 5p轨道的能带中心发生了正向偏移,并更接近费米能级(Ef),表明掺杂的吡咯N原子改变了Sn 5p轨道的局域电子密度,从而导致Sn-N/N3结构具有更高的电导率和电子反应速率。
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Boosting Industrial-Level CO2 Electroreduction of N-Doped Carbon Nanofibers with Confined Tin-Nitrogen Active Sites via Accelerating Proton Transport Kinetics. Adv. Funct. Mater., 2022, DOI: 10.1002/adfm.202208781.
https://doi.org/10.1002/adfm.202208781.
 
7. Small:富氧空位钙钛矿作为高效硝酸还原成氨电催化剂的研究
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电化学硝酸盐还原成氨(NRA)提供了一种高效、可持续的方法,将硝酸盐污染物转化为增值产品,被认为是工业Haber-Bosch工艺的一种有前途的替代方案。研究表明,氧化物催化剂的氧空位可调节中间体的吸附能并影响其催化性能,从而在其晶体结构中产生富集的氧空位。基于此,江南大学刘天西教授和张龙生副教授(共同通讯作者)等人报道了钙钛矿氧化物对NRA催化的催化活性,其中选择并研究了四种具有不同晶体结构的钙钛矿氧化物(包括立方LaCrO3、正交LaMnO3和LaFeO3、六方LaCoO3)。结合X射线光电子能谱、电子顺磁共振谱和电化学测量,发现这些钙钛矿氧化物中氧空位的数量与它们对NRA催化的活性惊人地遵循相同的顺序(LaCrO3<LaMnO3<LaFeO3<LaCoO3)。
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通过DFT计算,以了解促进选择性NH3合成的LaCoO3钙钛矿中氧空位的来源。其中,LaCoO3的(110)面具有更稳定的热力学特性。本文构建了不含氧空位的LaCoO3(110)模型和含氧空位的LaCoO3-x(110)模型,计算它们的NRA通路吉布斯自由能(ΔG)。NO3被吸附在LaCoO3(110)表面,其中NO3的O1原子与表面配位的不饱和Co原子结合,而其他两个氧原子则暴露在外。然后,*NO3被H+和e还原为*HNO3,自由能下降。下一个质子-电子还原反应将带走O3和H原子生成*NO2和H2O,这需要1.06 eV的上坡能垒。形成的*NO2转化为*HNO2,下一步从*HNO2生成*NO需要0.90 eV的上坡能垒。
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LaCoO3(110)上NRA通路的速率决定步骤(RDS)是*HNO3还原为*NO2。对于LaCoO3−x(110)模型,当*NO3的O1原子在氧空位位置上翻转后,O2原子将与相邻的不饱和Co原子结合。N-O1键被质子-电子反应打破,生成*HNO3。在LaCoO3−x(110)模型上,将*HNO3还原为*NO2所需的自由能呈下降趋势。在LaCoO3−x(110)模型上,NRA通路的RDS为*HNO2还原为*NO,坡上能垒为0.31 eV。LaCoO3−x(110)模型的副产物NO2和HNO2的生成被热力学抑制。
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Perovskites with Enriched Oxygen Vacancies as a Family of Electrocatalysts for Efficient Nitrate Reduction to Ammonia. Small, 2022, DOI: 10.1002/smll.202205625.
https://doi.org/10.1002/smll.202205625.
 
8. Small:Nb-CMO4@CxSyNC电极助力FQSCs
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高能量密度电池类材料作为超级电容器电极引起了广泛关注,但是它们缓慢的电荷动力学限制了氧化还原活性位点的利用,导致电化学性能较差。基于此,韩国延世大学Seong Chan Jun(通讯作者)等人报道了由N-S共掺杂的金属有机框架衍生的碳@CoxSy微花瓣的独特的核-壳结构,修饰有铌-钼酸钴纳米片(Nb-CMO4@CxSyNC)。结果表明,优化后的电极在电流密度为1 A g-1时具有276.3 mAh g-1的高比容量,在10000次充/放电循环后仍能保持98.7%的容量。具有逐层沉积的还原氧化石墨烯/Ti3C2TX负极的柔性准固态SC(FQSCs),比能量为75.5 Wh kg-1(体积能量为1.58 mWh cm-3),比功率为1.875 kWh kg-1,在10000次充/放电循环中,容量保留率为96.2%。
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通过DFT计算,分析了Nb掺杂对CoMoO4和Co3S4电化学性能的影响。CoMoO4和Co3S4平板分别有(001)和(110)自由表面,Nb掺杂是通过在每个平板中用一个Nb原子替换一个表面Mo或Co原子来实现。OH在未掺杂和掺杂Nb的CoMoO4和Co3S4上的吸附构型表明,Nb的掺杂有利于OH的吸附,意味着氧化还原反应的加速。CoMoO4和Nb-CoMoO4的总态密度(TDOS)表明,Nb-CoMoO4在上自旋通道中带隙比CoMoO4更窄,而在下自旋通道中费米能级附近的电子态更多。
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Nb-Co3S4在费米能级附近的电子态比Co3S4多,而TDOS表明,Nb的掺杂改善了材料的导电性,从而提高了材料的电化学性能。原始和掺杂Nb的CoMoO4和Co3S4之间的电荷密度差异显示,掺杂Nb原子附近的电荷消耗和周围原子的电荷积累。Nb掺杂的电荷再分配,增强电荷转移促进氧化还原反应。对比纯Co3S4(-2.3275 eV),Co3S4@NSC(-2.4012 eV)的吸附能在量级上略有增加。总之,DFT结果表明Nb的掺杂提高了CoMoO4和Co3S4的电化学性能。
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Reconfiguring the Electronic Structure of Heteroatom Doped Carbon Supported Bimetallic Oxide@Metal Sulfide Core-Shell Heterostructure via In Situ Nb Incorporation toward Extrinsic Pseudocapacitor. Small, 2022, DOI: 10.1002/smll.202205491.
https://doi.org/10.1002/smll.202205491.

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