Unraveling the Contrasting Dynamics of Reconstruction in Wolframite Cobalt Molybdate Polymorphs for Oxygen Evolution Reaction Electrocatalysis

电催化剂 钼酸盐 析氧 黑钨矿 催化作用 氧气 化学 材料科学 无机化学 物理化学 电化学 生物化学 有机化学 电极
作者
Xinyu Zhong,Chen Hou,Yu Chen,Zhiyuan Zhang,Yu Li,Tao Gan,Ke Liu,Qian Gao,Bilu Liu,Yuying Huang,Jiong Li,Shuo Zhang
出处
期刊:ACS Catalysis [American Chemical Society]
卷期号:15 (14): 11958-11969 被引量:4
标识
DOI:10.1021/acscatal.5c00707
摘要

Understanding the dynamic structural evolution of active sites under operating conditions is crucial for designing high-performance electrocatalysts for the oxygen evolution reaction (OER). In this study, we explore the distinct reconstruction behaviors of two cobalt-based molybdate polymorphs, α-CoMoO4 and β-CoMoO4, with wolframite-type structures. α-CoMoO4 undergoes a gradual surface reconstruction, forming amorphous cobalt oxyhydroxide, consistent with the lattice oxygen oxidation mechanism (LOM). In contrast, β-CoMoO4 rapidly transforms into CoOOH through an acid group dissociation (AGD) mechanism involving the dissociation of MoO42– groups. Real-time tracking of the phase transition by cyclic voltammetry (CV) and quick-scanning X-ray absorption fine structure (QXAFS) reveals detailed kinetic insights into these processes. Density functional theory (DFT) calculations attribute the divergent reconstruction pathways to the competition between Co–O and Mo–O bond strengths, with stronger Mo–O bonds facilitating the rapid reconstruction of β-CoMoO4. Notably, surface-sensitive soft X-ray absorption spectroscopy (sXAS) demonstrates that β-CoMoO4 forms a higher concentration of μ2-OH-Co2+/3+ active sites, resulting in its intrinsic activity being 2.1 times that of α-CoMoO4. This work underscores the advantages of AGD-driven reconstruction for generating active sites and provides insights into the rational design of efficient OER electrocatalysts.
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
帝国超级硕士完成签到,获得积分10
刚刚
梓榆发布了新的文献求助20
1秒前
Hello应助a海w采纳,获得10
1秒前
1秒前
FashionBoy应助一介书生采纳,获得10
2秒前
lhw应助饮了风采纳,获得10
2秒前
炫狗完成签到,获得积分20
2秒前
3秒前
cqhecq完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
6秒前
molihuakai应助苏格拉丁采纳,获得10
6秒前
ashin17完成签到,获得积分10
6秒前
bkagyin应助MOOD采纳,获得10
7秒前
大力的兔子完成签到,获得积分20
7秒前
无花果应助杉杉采纳,获得10
9秒前
在水一方应助Telomere采纳,获得50
9秒前
西柚发布了新的文献求助10
9秒前
Zhang_Jt107完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
Cher.完成签到,获得积分10
12秒前
CY发布了新的文献求助10
12秒前
NPC发布了新的文献求助20
12秒前
12秒前
乐空思完成签到,获得积分0
14秒前
15秒前
15秒前
16秒前
Fezz发布了新的文献求助10
16秒前
17秒前
17秒前
信灬发布了新的文献求助10
17秒前
ssmffryjj888发布了新的文献求助10
20秒前
wangli完成签到,获得积分10
21秒前
科研通AI6.4应助yuqiubaba采纳,获得10
21秒前
芝士猞猁完成签到,获得积分10
21秒前
Fezz完成签到,获得积分10
21秒前
苏格拉丁发布了新的文献求助10
21秒前
Yi发布了新的文献求助10
22秒前
22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
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
煤炭地下气化渗流燃烧方法的研究 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7632447
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9206828
关于积分的说明 19745793
捐赠科研通 7201797
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3274824
关于科研通互助平台的介绍 2436740
邀请新用户注册赠送积分活动 2271501