Amino Nests Boost Pd/SiO2 Single‐Atom Catalysts for Efficient Selective Semi‐Hydrogenation of Acetylene

乙炔 乙烯 催化作用 选择性 吸附 化学 分子 光化学 Atom(片上系统) 无机化学 有机化学 计算机科学 嵌入式系统
作者
Jingwang Zhang,Wang Wan,Jiawei Chen,Xiangbin Cai,Lini Yang,Mi Peng,Yue Wang,Yang Si,Feng Hong,Xiaowen Chen,Bo Sun,Jiangyong Diao,Jin Li,Guoqing Wang,Ding Ma,Hongyang Liu
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:64 (43): e202515937-e202515937 被引量:3
标识
DOI:10.1002/anie.202515937
摘要

Abstract The selective hydrogenation of acetylene to ethylene is a critical industrial process for purifying ethylene feedstocks. Palladium single‐atom catalysts (Pd SACs) exhibit exceptional ethylene selectivity in this hydrogenation reaction. However, their isolated active sites show limited ability to capture and adsorb trace acetylene molecules from ethylene‐rich streams, resulting in relatively low hydrogenation activity. To overcome this limitation, we designed Pd single‐atom catalyst on the SiO 2 surface modified with amino nests (Pd 1 /SiO 2 ‐NH 2 ). In this architecture, Pd single atoms are embedded within amino nests on the surface of SiO 2 ‐NH 2 support. Combined experimental and density functional theory (DFT) calculations reveal that amino nests selectively capture and adsorb acetylene molecules from ethylene‐rich streams, facilitating the key acetylene adsorption step. The Pd─N bonds formed between the amino nest and the Pd atom promote hydrogen activation. At 190 °C, the Pd 1 /SiO 2 ‐NH 2 catalyst achieves complete acetylene conversion with the ethylene selectivity of 92%. Remarkably, it delivers a specific activity of 1900.36 mol C2H2 −1 mol Pd −1 min −1 , surpassing all previously reported SACs. This work establishes an amino nest‐assisted design paradigm for single‐atom catalysts, enabling efficient, selective semi‐hydrogenation of acetylene.
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
俊杰发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
Joya完成签到,获得积分10
1秒前
111完成签到,获得积分10
2秒前
Windsyang完成签到,获得积分10
2秒前
SD完成签到 ,获得积分10
2秒前
仓促过客完成签到,获得积分10
2秒前
邓皓天完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
Jowill完成签到,获得积分10
3秒前
宋阳晨完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
lizixiang发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
yingji发布了新的文献求助10
4秒前
仓促过客发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
jun完成签到,获得积分10
5秒前
nihao应助俊杰采纳,获得10
6秒前
希望天下0贩的0应助adai采纳,获得10
6秒前
nnnny完成签到,获得积分10
7秒前
今后应助屁王采纳,获得10
7秒前
7秒前
加贝完成签到 ,获得积分10
7秒前
quan565发布了新的文献求助10
8秒前
机器猫nzy发布了新的文献求助10
8秒前
科研通AI6.2应助小许小许采纳,获得10
8秒前
hhh完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
李丙首完成签到,获得积分10
9秒前
韶卿完成签到,获得积分10
10秒前
无花果应助忧郁的发夹采纳,获得200
10秒前
Kate应助lisier采纳,获得10
10秒前
酷波er应助英俊康乃馨采纳,获得10
10秒前
11秒前
自信的竹员外完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
zhy完成签到,获得积分10
12秒前
科研小白阳阳完成签到,获得积分10
12秒前
Qn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
An Introduction to Foreign Language Learning and Teaching 750
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Les chinois de jakarta: temples et vie collective 500
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7627815
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9202267
关于积分的说明 19730080
捐赠科研通 7197547
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3273903
关于科研通互助平台的介绍 2436220
邀请新用户注册赠送积分活动 2270047