项目名称: 氨基酸或多肽诱导氮掺杂石墨烯/金属氮化物纳米薄膜组装合成与其电催化性能研究

项目编号: No.21271005

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 陈平

作者单位: 安徽大学

项目金额: 78万元

中文摘要: 燃料电池由于具有结构简单、能量转换效率高、对环境无污染、燃料来源广泛等优点而极具有发展潜力和应用前景。但因目前应用的铂系电催化剂价格昂贵且原材料稀少,因此寻找性能优良、价格低廉的非铂催化剂已成为燃料电池阴极电催化剂研究的主要方向。本项目将巧妙地利用氨基酸或多肽的诱导作用和氧化石墨烯容易成薄膜的性能,组装合成具有三维结构的氮掺杂石墨烯/金属氮化物纳米复合薄膜,对其表征和测定氧气电还原催化性能,研究薄膜组装合成机理和薄膜结构与电催化性能之间的关系,获得性能十分优良的燃料电池阴极催化剂。本项目特点在于将氮化石墨烯良好的电催化性能与金属氮化物较高的电催化活性及抗腐蚀性有机地结合,并保持材料十分重要的三维结构,充分发挥石墨烯三维结构的优势,从而获得性能优良的电催化剂。该研究不仅发展了一种合成氮掺杂石墨烯纳米复合材料新颖方法,而且为发展性能优秀、价格低廉的燃料电池非铂催化剂提供一个新的思路。

中文关键词: 氧气电还原;氮掺杂;电催化剂;纳米材料;燃料电池

英文摘要: Fuel cell, as an advanced energy generator, has many merits such as its simple structure, high efficiency, environmentally friendliness and a wide range of fuel sources. Because of these advantages, it can be used in various aspects and still has a great potential to be developed. However, since noble metal is rare and expensive, the searching of good performance and low cost replacement has been the main issue of fuel cell's catalyst research.In this project, we skillfully ultilize the amino acid (or polypeptide) induction affect and the properties of graphene oxide easily be formed into the thin film to assemble and synthesize the nitrogen-doped graphene/Metal nitride nanofilm with a three-dimensional structure. Then, we characterize and test the nanofilms for the oxygen reduction reaction , and research the synthesized mechanism of the nanofilm and relationship between the structure and catalytical performance. In our project, we combine nitrogen-doped graphene and metal nitride together, utilizing their features on electrochemical catalysis and caustic tolerance. Also, the nanofilm has a three-dimensional structure, which is very important for the catalytical performance of the graphene nanocomposite. This multilayer film will be an excellent material for electrochemical catalysis for oxygen reduction react

英文关键词: oxygen reduction reaction;nitrogen-doping;electrocatalyst;nanomaterial;fuel cell

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

ICLR 2022|化学反应感知的分子表示学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年2月10日
CIKM2021 | CD-GNN:一种跨领域的图神经网络模型
专知会员服务
28+阅读 · 2021年11月9日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年2月8日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
118+阅读 · 2020年12月7日
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
八一八:我就没搞明白什么叫“纯钴”电池
无人机
34+阅读 · 2019年4月12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
高分子材料领域的十大院士!
材料科学与工程
19+阅读 · 2018年9月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012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
2+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Synthesizing Informative Training Samples with GAN
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
小贴士
相关VIP内容
ICLR 2022|化学反应感知的分子表示学习
专知会员服务
20+阅读 · 2022年2月10日
CIKM2021 | CD-GNN:一种跨领域的图神经网络模型
专知会员服务
28+阅读 · 2021年11月9日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
42+阅读 · 2021年2月8日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
118+阅读 · 2020年12月7日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012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
2+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员