Cu/LaFeO3 as an efficient and stable catalyst for CO2 reduction: Exploring synergistic effect between Cu and LaFeO3

催化作用 氧化物 金属 离解(化学) 化学吸附 钙钛矿(结构) 漫反射红外傅里叶变换 材料科学 化学工程 氧化还原 透射电子显微镜 多相催化 化学 无机化学 纳米技术 物理化学 生物化学 光催化 工程类 冶金
作者
Jingpeng Zhang,Yaning Wang,Jiaming Tian,Binhang Yan
出处
期刊:Aiche Journal [Wiley]
卷期号:68 (6) 被引量:11
标识
DOI:10.1002/aic.17640
摘要

Abstract Cu‐based catalysts, which are regarded as the most promising catalysts for CO 2 conversion, suffer dramatic deactivation at high temperatures. In this work, LaFeO 3 , a typical perovskite‐type oxide, is employed to disperse and stabilize Cu particles for the reverse water gas shift reaction. Compared to traditional Cu‐based catalysts, Cu/LaFeO 3 exhibits a higher conversion with 100% CO selectivity and better stability at 873 K. Structural and spectroscopic characterization including N 2 O chemisorption, high‐resolution transmission electron microscopy, in situ x‐ray diffraction, and x‐ray absorption fine structure show that metallic Cu is well dispersed on LaFeO 3 , forming more Cu‐LaFeO 3 interface. CO 2 temperature‐programmed surface reaction (CO 2 ‐TPSR), two‐step transient surface reaction (two‐step TSR), and transient in situ diffuse reflectance infrared Fourier transformed spectroscopy experiments demonstrate that the superior activity is attributed to the synergistic effect between the highly dispersed Cu particles for H 2 dissociation and the abundant oxygen vacancies in LaFeO 3 support for CO 2 activation. The synergistic effect between metal and perovskite‐type oxide increases metal‐support interfaces and enhances CO 2 activation, leading to a potential application in a variety of chemical reactions.

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
小蘑菇应助优秀不愁采纳,获得10
刚刚
十儿发布了新的文献求助10
2秒前
共享精神应助puhong zhang采纳,获得10
2秒前
5秒前
打打应助木偶采纳,获得10
5秒前
可耐的冰萍完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
小猪熊完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
10秒前
10秒前
11秒前
追风少年发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
轨迹应助zhangmingyang采纳,获得30
14秒前
Mio发布了新的文献求助10
14秒前
puhong zhang发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
17秒前
18秒前
18秒前
20秒前
柚子发布了新的文献求助100
21秒前
LULU完成签到,获得积分10
21秒前
LUANSU完成签到,获得积分10
21秒前
科研通AI6.2应助xiao采纳,获得20
21秒前
21秒前
柳贯一完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
文洵驳回了wyr应助
23秒前
23秒前
南枳发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
25秒前
自信书竹发布了新的文献求助10
26秒前
充电宝应助研友_闾丘枫采纳,获得10
28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
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Research for Social Workers 1000
Mastering New Drug Applications: A Step-by-Step Guide (Mastering the FDA Approval Process Book 1) 800
The Social Psychology of Citizenship 600
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5912306
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6832201
关于积分的说明 15785522
捐赠科研通 5037355
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2711658
邀请新用户注册赠送积分活动 1662012
关于科研通互助平台的介绍 1603930