Homonuclear dual-atom catalysts embedded on N-doped graphene for highly efficient nitrate reduction to ammonia: From theoretical prediction to experimental validation

同核分子 石墨烯 催化作用 密度泛函理论 材料科学 还原(数学) 法拉第效率 产量(工程) 纳米技术 组合化学 计算化学 化学 电化学 物理化学 分子 有机化学 数学 几何学 电极 冶金
作者
Tiantian Zhao,Kai Chen,Xin Xu,Xinyi Li,Xiao Zhao,Qinghai Cai,Ke Chu,Jingxiang Zhao
出处
期刊:Applied Catalysis B-environmental [Elsevier]
卷期号:339: 123156-123156 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.apcatb.2023.123156
摘要

Electrocatalytic reduction of nitrate (NO3−) to ammonia (NRA) is emerging as an attractive strategy to attain valuable NH3 synthesis and harmful NO3− removal, but developing efficient electrocatalysts remains challenging. Herein, taking homonuclear dual metal catalysts (DACs) embedded on N-doped graphene as the example, we proposed a three-step strategy to theoretically evaluate their NRA catalytic performance by means of density functional theory (DFT) computations, which enables us to rapidly identify Cu2@N3−6 as the most promising NRA catalyst with a low limiting potential (−0.14 V). More importantly, such theoretical prediction was further validated by our proof-of-concept experiment: the NH3 yield rate of ∼18.2 mg h−1 cm−2 at − 0.8 V vs RHE and the Faradaic efficiency of 97.4% were achieved. Our studies may offer a feasible avenue to rapidly and precisely achieve efficient NRA catalysts by using theoretical prediction as a guideline for experimentalists to avoid the traditional “trial and error method”.
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