Adv. Mater. 石墨烯碳基材料电催化析氢

2018 年 3 月 21 日 材料科学与工程
点击上方「材料科学与工程」快速关注

材料类综合、全面、专业的微信平台

..............................................................

近日,中国科学院强磁场科学中心双聘研究员,中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心、化学与材料科学学院教授陈乾旺课题组以贵金属铱掺杂的金属有机框架材料作为前驱体,一步煅烧制备了氮掺杂的类石墨烯层包裹铱钴合金核壳结构材料,在酸性电解质析氢反应中表现出高活性和高稳定性。相关研究成果发表在《先进材料》上,博士研究生江鹏、陈继堂、王长来为论文共同第一作者。


论文链接:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adma.201705324

近年来,电解水制氢受到学术界广泛关注,寻找廉价高效的非铂电催化剂成为时下研究热点。作为“明星材料”的石墨烯具有导电性好、耐腐蚀等优点,科研人员致力将其开发为高活性酸性析氢电催化剂。但很多碳基催化剂的活性与贵金属相比还有很大的差距,如何将石墨烯碳基材料开发成高活性电催化剂是一个热点课题。

  

铱钴合金可向表面活性位点转移电子。铱钴合金表面包覆的氮掺杂石墨烯层类似于“铠甲”,有利于防止合金内核被酸腐蚀。作为酸性析氢电催化剂(其中铱的含量仅为1.56wt.%),其塔菲尔斜率仅为23mV/dec,电流密度达到10mA/cm2时其过电位仅为24mV,显示出与商用的20%Pt/C电催化剂可比的电催化析氢性能

IrCo@NC催化剂结构及电催化析氢反应示意图


密度泛函理论模拟计算发现,氮掺杂原子近邻的碳原子是电催化反应的活性位点,铱的引入促进了电子向类石墨烯层表面迁移,降低了活性位点的氢吸附自由能。材料的表面结构表征和元素成分成像分析等揭示了氮元素掺杂量的增加以及铱元素在合金内核表面的富集有利于催化剂性能的提升。该研究为寻找更为廉价、高效的电催化析氢催化剂提供了新思路。该研究得到了国家自然科学基金委、中科院和中国科大青年创新基金等的资助。


— END 

..............................................................

相关阅读:

石墨烯电解水析氢取得重要进展!

《自然》子刊:中国科大在电催化析氢取得新进展

..............................................................

来源:合肥物质科学研究院。编辑:明轩

*本文系整理请注明出处!!如有问题请联系处理

..............................................................

点击阅读原文,加入讨论交流合作

登录查看更多
0

相关内容

江鹏,快手推荐算法负责人,负责快手主APP、极速版等业务推荐算法。加入快手前,任阿里巴巴技术总监,负责手淘猜你喜欢推荐以及阿里巴巴多条推荐业务线技术研发,阿里推荐技术演化的主要推动者。在KDD、WSDM、WWW、RECSYS等会议发表论文10余篇。
【硬核书】群论,Group Theory,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年6月25日
【硬核书】不完全信息决策理论,467页pdf
专知会员服务
351+阅读 · 2020年6月24日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2019年9月24日
Acta Mater. 基于机器学习设计出新型超高强不锈钢
材料科学与工程
5+阅读 · 2019年9月2日
【材料课堂】TEM复杂电子衍射花样的标定原理
材料科学与工程
39+阅读 · 2019年4月12日
量子计算、边缘计算、数据挖掘 前沿研究报告
人工智能学家
6+阅读 · 2019年3月16日
【CPS】信息物理融合系统理论与应用专刊序言
产业智能官
7+阅读 · 2019年2月27日
npj: 机器学习添视觉—材料缺陷快分析
知社学术圈
6+阅读 · 2018年8月18日
量子计算
人工智能学家
7+阅读 · 2018年4月6日
【智能制造】智能制造技术与数字化工厂应用!
产业智能官
13+阅读 · 2018年2月21日
Learning by Abstraction: The Neural State Machine
Arxiv
6+阅读 · 2019年7月11日
Adversarial Metric Attack for Person Re-identification
Adversarial Reprogramming of Neural Networks
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月28日
Arxiv
6+阅读 · 2018年4月4日
Arxiv
9+阅读 · 2018年1月4日
Arxiv
3+阅读 · 2017年10月1日
VIP会员
相关资讯
Acta Mater. 基于机器学习设计出新型超高强不锈钢
材料科学与工程
5+阅读 · 2019年9月2日
【材料课堂】TEM复杂电子衍射花样的标定原理
材料科学与工程
39+阅读 · 2019年4月12日
量子计算、边缘计算、数据挖掘 前沿研究报告
人工智能学家
6+阅读 · 2019年3月16日
【CPS】信息物理融合系统理论与应用专刊序言
产业智能官
7+阅读 · 2019年2月27日
npj: 机器学习添视觉—材料缺陷快分析
知社学术圈
6+阅读 · 2018年8月18日
量子计算
人工智能学家
7+阅读 · 2018年4月6日
【智能制造】智能制造技术与数字化工厂应用!
产业智能官
13+阅读 · 2018年2月21日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员