The strain induced synergistic catalysis of FeN4 and MnN3 dual-site catalysts for oxygen reduction in proton- /anion- exchange membrane fuel cells

催化作用 质子交换膜燃料电池 化学 部分 产量(工程) 吸附 氧还原反应 Atom(片上系统) 质子 离子交换 离子 氧气 氧还原 拉伤 结晶学 无机化学 材料科学 立体化学 有机化学 物理 电化学 电极 冶金 物理化学 计算机科学 嵌入式系统 内科学 医学 量子力学
作者
Shiqing Huang,Zelong Qiao,Panpan Sun,Kangwei Qiao,Kun Pei,Liu Yang,Haoxiang Xu,Shitao Wang,Yan Huang,Yushan Yan,Dapeng Cao
出处
期刊:Applied Catalysis B-environmental [Elsevier BV]
卷期号:317: 121770-121770 被引量:143
标识
DOI:10.1016/j.apcatb.2022.121770
摘要

The Fe-N-C single-atom catalysts (SACs) have been widely explored for oxygen reduction reaction (ORR) in fuel cells. However, how to improve the ORR activity by tailoring the electronic structure of Fe-N-C catalysts is challenging. Herein, we synthesize a Fe-Mn-N-C dual-atom catalyst (DAC) with new local structure of FeN4-MnN3 moiety, and it exhibits ultralow H2O2 yield and better ORR performance than Fe-N-C and Mn-N-C SACs. Importantly, the Fe-Mn-N-C-based proton-/anion- exchange membrane fuel cells present ultrahigh power densities of 1.048 W cm−2 and 1.321 W cm−2, respectively. DFT results reveal that the strain yielded by the formation of Mn-Fe bond significantly optimizes the electronic structure of the Fe-Mn-N-C, and the co-adsorption of the Fe-Mn dual-sites for *OOH not only almost completely suppresses the 2e- ORR, but also breaks the linear correlation between GOH* and GOOH* proposed by Norskov et al., which provides a new route for the design of dual- site catalysts.
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
刚刚
金岁岁完成签到 ,获得积分10
刚刚
33完成签到,获得积分10
1秒前
yanny完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
缺缺完成签到,获得积分10
3秒前
东曦酱完成签到,获得积分10
3秒前
海北完成签到,获得积分10
3秒前
翊然甜周完成签到,获得积分10
4秒前
星星完成签到,获得积分10
4秒前
piggyfly完成签到 ,获得积分10
4秒前
gyh完成签到,获得积分10
4秒前
东风压倒西风完成签到,获得积分10
4秒前
缥缈纲完成签到,获得积分10
4秒前
醉熏的伊完成签到,获得积分10
4秒前
飞翔的荷兰人完成签到,获得积分10
4秒前
sagitar完成签到,获得积分0
4秒前
暮商零七完成签到,获得积分10
4秒前
叶子完成签到 ,获得积分10
4秒前
yu风发布了新的文献求助10
6秒前
酷酷的麦片完成签到,获得积分10
7秒前
小马甲应助朴实的pingu采纳,获得10
7秒前
重要问筠完成签到,获得积分10
7秒前
烟花应助关你西红柿啊采纳,获得10
7秒前
隐形曼青应助星星采纳,获得10
8秒前
zzzzzdz完成签到,获得积分10
8秒前
雨潇潇完成签到,获得积分10
8秒前
于思枫完成签到,获得积分10
8秒前
一米阳光发布了新的文献求助10
9秒前
李健的粉丝团团长应助cris采纳,获得10
9秒前
9秒前
飞柱杀手桃白白完成签到,获得积分10
9秒前
想吃小面包完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
123完成签到,获得积分10
10秒前
Ava应助乐乐采纳,获得10
11秒前
123发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
殷勤的觅翠完成签到,获得积分10
13秒前
二丙发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
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 7247864
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8870829
关于积分的说明 18713416
捐赠科研通 6926820
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198086
关于科研通互助平台的介绍 2373850
邀请新用户注册赠送积分活动 2172952