FeNi Dual‐Metal Dimer Embedded in Nitrogen‐Doped Graphene for Enhanced Oxygen Reduction Catalysis: A Density Functional Theory Study

密度泛函理论 石墨烯 催化作用 二聚体 对偶(语法数字) 氧还原反应 氧气 氮气 化学 氧还原 兴奋剂 还原(数学) 材料科学 金属 无机化学 光化学 纳米技术 计算化学 物理化学 有机化学 电化学 光电子学 艺术 数学 电极 文学类 几何学
作者
Wei Luo,Chuanji Zhou,Shuang Hao,Cheng Li,Minghui Yao
出处
期刊:ChemPhysChem [Wiley]
卷期号:26 (18): e202500299-e202500299 被引量:2
标识
DOI:10.1002/cphc.202500299
摘要

Developing highly effective single‐atom catalysts for oxygen reduction reaction (ORR) is critical to improve fuel cell efficiency. Hence, this study systematically investigates ORR performance of single‐metal (FeN4‐G, NiN4‐G) and dual‐metal (FeNiN3‐G) catalysts embedded in nitrogen‐doped graphene through density functional theory (DFT) calculations. Through analysis of ORR intermediates adsorption on M‐N‐C surfaces, the Gibbs free energy changes, density of states, and electron transfer profiles of catalytic systems are investigated. DFT calculations reveal that while the over‐binding of FeN4‐G and intermediates impedes desorption kinetics and weak interactions of NiN4‐G favor the less efficient 2e− pathway, FeNiN3‐G addresses these limitations through synergistic Fe‐Ni electronic coupling. By optimizing d‐band alignment and charge redistribution, FeNiN3‐G lowers the rate‐determining step energy barrier and reduces overpotential. Moreover, the dual‐metal configuration promotes selective 4e− ORR via efficient OO bond cleavage. This work provides mechanistic insights for designing high‐efficiency M‐N‐C electrocatalysts for energy conversion technologies.
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
重要元灵完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
lyx完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
汉堡包的应助被123采纳,获得30
1秒前
小肥发布了新的文献求助10
2秒前
Lupin完成签到 ,获得积分10
2秒前
十有五完成签到,获得积分0
2秒前
keke完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
Benhnhk21发布了新的文献求助10
3秒前
大个的应助被曾经书兰采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
lp完成签到,获得积分10
4秒前
兴奋冬萱发布了新的文献求助10
5秒前
Yang发布了新的文献求助10
5秒前
蓝山发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
6秒前
6秒前
芝士发布了新的文献求助30
6秒前
6秒前
JamesPei的应助被hxpxp采纳,获得10
6秒前
田様的应助被TW采纳,获得10
7秒前
7秒前
YV发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
有魅力以珊完成签到,获得积分10
9秒前
Hello的应助被烂漫的尔烟采纳,获得10
9秒前
10秒前
Gallavich发布了新的文献求助10
10秒前
sjhz发布了新的文献求助20
10秒前
10秒前
务觅的应助被hanxx采纳,获得10
11秒前
yfzhangggg发布了新的文献求助10
11秒前
赘婿的应助被liliiii采纳,获得10
12秒前
pannini完成签到,获得积分10
12秒前
小土狗发布了新的文献求助10
12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
Energie-Contracting 1500
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Oncology Clinical Trials: Successful Design, Conduct, and Analysis, Second Edition 800
Stochastic Models in Operations Research,Vol. 2 600
Organizational Behavior 510
桑白皮エキスの実験的, 臨床的育毛効果について 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 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8045398
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9476592
关于积分的说明 21284814
捐赠科研通 7612774
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3392192
关于科研通互助平台的介绍 2523650
邀请新用户注册赠送积分活动 2430110