项目名称: 铁活性中心限域催化的分子尺度构建与表征

项目编号: No.21473191

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 有机化学

项目作者: 杨帆

作者单位: 中国科学院大连化学物理研究所

项目金额: 88万元

中文摘要: 限域效应作为多相催化中的一个常见现象,有望在加深认识的基础上发展成为一个催化剂设计的基本原则。基于前期本所开发的高效限域铁基催化剂雏形(如Pt-FeO、FeN4-石墨烯、碳纳米管封装的Fe纳米粒子和氧化硅表面的单分散铁原子),本申请拟发挥表面科学在精确构建活性结构和确定反应机理方面的优势,在原子尺度构筑限域活性结构,在分子尺度考察几类铁基活性结构在氧活化和甲烷活化过程中的作用机制;拟利用计算催化在高通量筛选方面的高效优势,根据表面研究确定的结构构象,确立BEP关系和构建相应的火山形曲线,寻找最优结构设计。通过模型表面研究和计算催化的相互反馈合作,实现对限域效应在电子作用尺度的定量认识,并利用限域效应实现新型高效活性结构的设计。

中文关键词: 纳米限域催化;界面;电子结构;表面化学

英文摘要: Confinement effect, as a general phenomenon in heterogeneous catalysis, holds the potential to be utilized as a basic principle to guide the design of novel catalysts, once a molecule-level understanding of confinement could be achieved. Based on our early development of efficient catalyst prototypes with confined iron atoms as the active center (e.g. Pt-FeO, FeN4-graphene, Fe nanoparticles encapsulated in carbon nanotubes and isolated iron atoms on silicon oxide surfaces), this application intends to use surface science approaches to construct the active structures at the atomic-scale and and to assess the elementary reaction steps at the molecule-level. Particularly, the activation process of O2 and CH4 will be investigated in details on these iron-based active structures taking advantage of the precision of surface science approaches. Meanwhile, this application intends to employ computational methods for the high-throughput screening of catalytic materials, establishing BEP relations and building the corresponding volcano curves,based on the structural conformation provided from surface science research. A synergetic interplay between surface science studies and theoretical calculations would achieve a quantitative understanding on the confinement effect at the level of electronic interactions, and also to enable the design of highly efficient and novel active structures.

英文关键词: confinement;interface;electronic structure;surface chemistry

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

人工智能到深度学习:药物发现的机器智能方法
专知会员服务
36+阅读 · 2022年5月6日
Nat. Mach. Intell. | 分子表征的几何深度学习
专知会员服务
24+阅读 · 2021年12月26日
【AAAI2022】利用化学元素知识图谱进行分子对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2021年12月3日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年8月17日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年6月2日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
可对药物分子进行表征的几何深度学习
机器之心
0+阅读 · 2022年2月6日
NTD的深度研究,为厘清新冠病毒机理提供新方向!
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年11月23日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月16日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月15日
Arxiv
0+阅读 · 2022年5月13日
Arxiv
22+阅读 · 2021年12月19日
Arxiv
17+阅读 · 2021年3月29日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
人工智能到深度学习:药物发现的机器智能方法
专知会员服务
36+阅读 · 2022年5月6日
Nat. Mach. Intell. | 分子表征的几何深度学习
专知会员服务
24+阅读 · 2021年12月26日
【AAAI2022】利用化学元素知识图谱进行分子对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2021年12月3日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
52+阅读 · 2021年8月17日
专知会员服务
49+阅读 · 2021年6月2日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
相关论文
微信扫码咨询专知VIP会员