Promoting Electrochemical Nitrate Reduction to Ammonia on Silver Nanocrystals Doped with Iron Series Elements

选择性 电化学 硝酸盐 纳米材料 氨生产 无机化学 催化作用 兴奋剂 化学 材料科学 化学工程 纳米技术 电极 有机化学 物理化学 工程类 光电子学
作者
Chenyuan Yang,Quanxiao Peng,Liuqi Dong,Dandan Xing,Jixue Lu,Yuhan Fu,Feier Cai,Chen Chen,Changhong Wang,Chunxian Guo
出处
期刊:Chemsuschem [Wiley]
被引量:1
标识
DOI:10.1002/cssc.202400648
摘要

Abstract Electrochemical nitrate reduction to ammonia (NRA) is a promising approach to remove environmental pollutants while producing green NH 3 under ambient conditions. Ag‐based nanomaterials have been used in NRA but their iron series elements (Fe, Co, Ni) doping has not been explored yet. Herein, an effective and versatile doping strategy of Ag nanocrystals by iron series elements for efficient NRA is presented. Experimental results show that doping with Fe, Co or Ni can improve the NRA activity. Among the catalysts, AgCo delivers the best performance with a Faraday efficiency (FE) of 88.3 % and ammonia selectivity of 97.4 % at−0.23 V vs RHE, which is 1.9 and 6.2 times higher than that of plain Ag (46.4 % FE and 15.8 % selectivity), respectively. A highest NO 3 − conversion rate of AgCo (91.8 %) is achieved, which maintains 16.4 ppm NO 3 −− N in 4 hours, meeting the drinking water level (~15 ppm NO 3 − −N). Moreover, the FE, selectivity, conversion rate of AgCo do not decay after the four consecutive cycles. It is found that Co doping can effectively induce the change of Ag d‐band center for optimized NRA. This work reveals doping effects of iron series elements on Ag‐based catalysts, and shows potential practical application in NRA.
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
Szhou发布了新的文献求助10
1秒前
Owen应助sajdhjas采纳,获得10
2秒前
完美世界应助杨九斤Jenney采纳,获得10
2秒前
3秒前
毛bobi完成签到,获得积分10
3秒前
joe发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
aaaaa完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
小树苗完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
老木虫发布了新的文献求助10
8秒前
无花果应助天凉好个秋秋采纳,获得10
9秒前
Jeanie完成签到,获得积分10
9秒前
付志远发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
超级李包包完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
13秒前
小熊宝宝完成签到,获得积分20
14秒前
郭子豪发布了新的文献求助10
14秒前
王星辰发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
15秒前
15秒前
song发布了新的文献求助10
17秒前
慕青应助joe采纳,获得10
18秒前
sajdhjas发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
20秒前
22秒前
和谐的小懒虫完成签到,获得积分10
23秒前
飞在夏夜的猫完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
24秒前
Alen发布了新的文献求助10
26秒前
ouwenwen完成签到,获得积分20
26秒前
莫不静好完成签到,获得积分20
26秒前
杨九斤Jenney完成签到,获得积分10
26秒前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Deciphering Earth's History: the Practice of Stratigraphy 200
New Syntheses with Carbon Monoxide 200
Quanterion Automated Databook NPRD-2023 200
Interpretability and Explainability in AI Using Python 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 3835045
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3377563
关于积分的说明 10499197
捐赠科研通 3097057
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1705466
邀请新用户注册赠送积分活动 820611
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 772130