电化学二氧化碳还原反应(CO2RR)是一种减少大气二氧化碳(CO2)的方法,过渡金属二硫族化合物(TMDCs),如二硫化钼(MoS2),已成为CO2RR的有效催化剂。然而,原始TMDCs由于其基面活性位点不足而受到限制。在本研究中,美国西北大学Ou Pengfei、麦吉尔大学Song Jun等人以多晶MoS2为重点,进行了系统的密度泛函理论计算,以研究晶界(GBs)对CO2RR催化性能的影响。
计算方法
基于维也纳从头算模拟包(VASP),作者利用GGA-PBE泛函进行自旋极化DFT计算,并使用投影增强波(PAW)方法来描述电子-离子势,以及设置了520 eV的平面波截断能。对于布里渊区,作者使用以伽马为中心的1×4×1 k点网格进行采样,并且所有结构保持驰豫,直到原子力小于0.01 eV/Å,总能量收敛到10–5 eV。作者将平面内间隔设置为20Å,以屏蔽周期性相互作用。此外,作者使用Grimme的DFT-D2方法来描述范德华(vdW)相互作用。
图1 模型结构
如图1a所示,原始2H-MoS2的晶格常数(a)、Mo–S键长(dMo–S)、上硫原子和下硫原子之间的距离(dS–S)以及S–Mo–S键角(θ)分别为3.19Å、2.41Å、3.12Å和80.54°。然后,作者构建并优化了一系列不同倾角(即21.8°至60°)的GBs,其原子构型如图1b–h所示。作者使用纳米带(NR)模型来构建GBs,该模型具有Z字形(ZZ)和扶手椅(AC)形的手性边缘(见图1a)。此外,需确保NR宽度大于35Å,以避免GB边缘相互作用。
图2 MoS2 GBs的形成能是元素S化学势的函数
如图2所示,在富S环境下,8|8a、5|7b、5|3a和4|8a GBs更容易形成,这表明它们的形成能相对较低。8|8a和5|7b GBs在S过量条件下具有负的形成能,这意味着它们在富S条件下可以自发形成。然而,在富Mo条件下,MoS2 GBs的形成能差异较小。
图3 CO2RR的势能面以及相应的吸附构型
如图3a所示,在所有基元反应步骤中,CO2活化触发*COOH的形成(即反应步骤1)是吸能步骤。*CO和底物之间的弱相互作用(即CO物理吸附)导致在*CO解吸步骤(即反应步骤3)中为放能过程。除4|4(2.28eV)外,所有GB系统的极限电势都低于原始基面的极限电势(2.20eV)。这种较低的电势表明晶界确实可以打破基面性质,并增强*COOH和吸附位点之间的相互作用。此外,作者研究了SV修饰GBs的CO2RR,反应势能面如图3b所示。除了8|8a外,所有GB在存在SV的情况下具有较低的电势限制步骤。作者发现*COOH形成步骤是除4|4 SV-GB情况外的所有情况下的电势限制步骤,并且图3c-f显示了中间吸附原子在有SV和没有SV 4|4GB上的吸附构型。
图4 CO2RR和HER热力学极限电位之间的差异
从图4a中可以看出,当没有SV添加到GB时,所有GB都具有负值,这表明所有GB系统都倾向于HER。另一方面,对于SV修饰的MoS2-GBs(图4b),所有SV-GBs都获得了更高的CO2还原为CO的选择性。此外,与原始基面相比,4|4、4|8b、4|8a和8|8b SV GBs具有更好的选择性(图4b中的红点线),这表明它们可以选择性地活化MoS2基面用于CO2RR。
图5 *COOH和*CO之间的结合能和差分电荷密度
如图5a所示,对于符合线性关系的结构,作者发现中间物种(*COOH和*CO)具有相同的键配位以及一致的吸附位点,这与偏离线性关系的结构形成了鲜明对比。例如,在4|8b SV GB上,COOH与三个Mo原子结合,而CO与一个Mo原子键合,而在4|8a SV GB中,*COOH和*CO都与同一位点上的3个Mo结合(图5b–e)。此外,SV的引入可以有效减少GB位点的配位数,并在吸附质中引入可以与O结合的位点,这解释了为什么中间体在原始5|7bGB上的结合能偏离标度关系。
图6 电子性质分析
图6提供了与吸附能相对应的从基底转移到吸附质的电荷数量,当更多的电荷从催化剂转移到吸附质时,通常具有较低的吸附能。通过在GBs上产生SV可以有效增加从底物转移到吸附质的电荷,从而提高催化活性。然而,尽管可以观察到吸附能和电荷转移之间的明显相关性,但数据点与线性拟合的偏差表明,这种关系并不明确。
结果表明,大多数GBs有助于降低CO2RR中电位限制步骤的反应能,并且S空位的引入可以进一步放大这种效应。此外,引入具有空位的GBs是打破反应中间体之间比例关系的有效方法,这对提高催化效率至关重要。该研究结果表明,缺陷工程在激活用于CO2RR的TMDCs基面方面具有巨大潜力。
Ying Zhao et.al Basal Plane Activation via Grain Boundaries in Monolayer MoS2 for Carbon Dioxide Reduction ACS Catalysis 2023
https://doi.org/10.1021/acscatal.3c03113
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