亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Improving the Methane Oxidation by Self‐Adaptive Optimization of Liquid‐Metal Catalysts

催化作用 甲烷 选择性 甲醇 材料科学 化学工程 部分氧化 化学 有机化学 工程类
作者
Yuen Wu,Haoran Zhang,Yinhe Wang,Xiaokang Liu,Fan Wu,Xiaoqian Wang,Chunrong Ma,Xiao Han,Yihua Ran,Yan Zhang,Zhiwen Zhang,Qiang Xu,Zhandong Wang,Guozhen Zhang,Jing Wang,Jun Cai,Zhi Liu,Yu Zhang,Tao Yao,Jun Jiang
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:64 (11): e202421554-e202421554 被引量:11
标识
DOI:10.1002/anie.202421554
摘要

Abstract Methane (CH 4 ), a major greenhouse gas and abundant carbon resource, presents significant challenges in catalysis due to its high symmetry and thermodynamic stability, which tend to cause over‐oxidation to CO 2 . Traditional catalysts require high temperatures and pressures to facilitate CH 4 conversion, constrained by their rigid structures which lack the flexibility needed for optimizing complex reaction steps. This study introduces a novel Cu embedded liquid metal catalyst (Cu‐LMC) based on gallium alloys, characterized by dynamic, self‐adaptive structures that provide enhanced catalytic performance and selectivity. Our findings reveal that Cu‐LMC achieves a high methane conversion to methanol yield (5.9 mol⋅g Cu −1 ⋅h −1 ) with a selectivity of 82 %. The results show that mild surface oxidation significantly boosts the catalytic performance of Cu‐LMC by increasing active copper sites through the formation of a Cu−O−Ga configuration while preserving the catalyst‘s structural flexibility. In situ X‐ray Photoelectron Spectroscopy (XPS) and X‐ray Absorption Fine Structure (XAFS) analyses, along with ab initio Molecular Dynamics (AIMD) simulations, demonstrate that the Cu‐LMC enables self‐adaptive structural adjustments that lower methanol desorption energy and increase the energy barrier for by‐product formation, optimizing the overall methane conversion process. The results underscore the importance of designing catalysts with dynamic and adaptable structures to overcome traditional limitations and improve efficiency in catalytic reactions.
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
waiting发布了新的文献求助30
1秒前
sadascaqwqw发布了新的文献求助10
3秒前
6秒前
Owen的应助被科研混子采纳,获得30
6秒前
幽默的泥猴桃完成签到,获得积分10
7秒前
SCI的李完成签到 ,获得积分10
7秒前
瘦瘦的鼠标完成签到,获得积分10
8秒前
所所的应助被科研通管家采纳,获得10
9秒前
fcjnb的应助被科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
zzww完成签到 ,获得积分10
10秒前
12秒前
13秒前
123发布了新的文献求助10
15秒前
小苏发布了新的文献求助10
17秒前
20秒前
随风发布了新的文献求助10
24秒前
molihuakai的应助被sadascaqwqw采纳,获得10
29秒前
香蕉觅云的应助被阿达采纳,获得10
31秒前
灵剑山完成签到 ,获得积分10
32秒前
32秒前
35秒前
36秒前
lll完成签到 ,获得积分10
36秒前
李政楷发布了新的文献求助10
38秒前
悦耳怜珊完成签到 ,获得积分10
38秒前
独特的紫雪完成签到,获得积分10
39秒前
40秒前
小放光明把我养得很好完成签到,获得积分10
41秒前
41秒前
高挑的鱼发布了新的文献求助10
44秒前
45秒前
好奇大宝贝完成签到 ,获得积分10
45秒前
核桃发布了新的文献求助10
46秒前
55秒前
XXM完成签到 ,获得积分10
55秒前
55秒前
56秒前
ding发布了新的文献求助10
58秒前
L353052833发布了新的文献求助30
58秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
The Student's Guide to Social Neuroscience 800
Rosenblum, Global Change Biology 800
Computational Chemical Reaction Engineering: Modeling, Simulation, and Design with MATLAB 600
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 内科学 物理 有机化学 化学工程 生物化学 复合材料 光电子学 细胞生物学 心理学 量子力学 催化作用 物理化学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7812620
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9343670
关于积分的说明 20519137
捐赠科研通 7405336
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3330206
关于科研通互助平台的介绍 2476782
邀请新用户注册赠送积分活动 2349723