Zeolite‐Encaged Pd–Mn Nanocatalysts for CO <sub>2</sub> Hydrogenation and Formic Acid Dehydrogenation

脱氢 纳米材料基催化剂 双金属片 催化作用 甲酸 格式化 化学 无机化学 氢气储存 材料科学 氢燃料 活化能 化学工程 物理化学 有机化学 工程类
作者
Qiming Sun,Benjamin W. J. Chen,Ning Wang,Qian He,Albert M. Chang,Chia-Min Yang,Hiroyuki Asakura,Tsunehiro Tanaka,Max J. Hülsey,Chi-Hwa Wang,Jihong Yu,Ning Yan
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:59 (45): 20183-20191 被引量:76
标识
DOI:10.1002/anie.202008962
摘要

A CO2 -mediated hydrogen storage energy cycle is a promising way to implement a hydrogen economy, but the exploration of efficient catalysts to achieve this process remains challenging. Herein, sub-nanometer Pd-Mn clusters were encaged within silicalite-1 (S-1) zeolites by a ligand-protected method under direct hydrothermal conditions. The obtained zeolite-encaged metallic nanocatalysts exhibited extraordinary catalytic activity and durability in both CO2 hydrogenation into formate and formic acid (FA) dehydrogenation back to CO2 and hydrogen. Thanks to the formation of ultrasmall metal clusters and the synergic effect of bimetallic components, the PdMn0.6 @S-1 catalyst afforded a formate generation rate of 2151 molformate molPd-1 h-1 at 353 K, and an initial turnover frequency of 6860 mol H2 molPd-1 h-1 for CO-free FA decomposition at 333 K without any additive. Both values represent the top levels among state-of-the-art heterogeneous catalysts under similar conditions. This work demonstrates that zeolite-encaged metallic catalysts hold great promise to realize CO2 -mediated hydrogen energy cycles in the future that feature fast charge and release kinetics.
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
孙燕应助无奈尔曼采纳,获得10
1秒前
jiose发布了新的文献求助10
1秒前
猫好好发布了新的文献求助20
1秒前
1秒前
zzx完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
吴天春完成签到,获得积分10
3秒前
一口一个小面包完成签到,获得积分20
3秒前
dgncncjs完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
王乐多完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
烟花应助寒冷的面包采纳,获得10
5秒前
5秒前
kaka完成签到,获得积分10
5秒前
Hello应助yixi采纳,获得10
6秒前
6秒前
Jasper应助福福采纳,获得10
6秒前
天天快乐应助雨落楸枰采纳,获得10
6秒前
6秒前
7秒前
xyy发布了新的文献求助10
7秒前
脑洞疼应助小任采纳,获得10
8秒前
111发布了新的文献求助10
9秒前
SMIRTGIRL发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
勤劳元瑶完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
hull完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
11秒前
FAST发布了新的文献求助10
11秒前
aaaa发布了新的文献求助10
12秒前
hinatazaka46发布了新的文献求助10
12秒前
小明完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
英俊的铭应助hey采纳,获得10
13秒前
kaka发布了新的文献求助10
14秒前
YHK完成签到,获得积分10
15秒前
Lijunjie完成签到,获得积分10
15秒前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Single Element Semiconductors: Properties and Devices 300
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Environmental Technologies to Treat Sulfur Pollution: Principles and Engineering 200
Parallel Optimization 200
Artificial bee colony algorithm 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3835390
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3377738
关于积分的说明 10500252
捐赠科研通 3097373
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1705674
邀请新用户注册赠送积分活动 820675
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 772210