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Enregistrement W2987038921 · doi:10.1021/acs.accounts.9b00439

Molecular Control of Heterogeneous Electrocatalysis through Graphite Conjugation

2019· article· en· W2987038921 sur OpenAlexfundno aff
Megan N. Jackson, Yogesh Surendranath

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueCO2 Reduction Techniques and Catalysts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Advanced ResearchResearch Corporation for Science AdvancementBasic Energy SciencesAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésElectrocatalystChemistryCatalysisRedoxNanotechnologyDelocalized electronElectrochemistryActive siteMoleculeChemical physicsMaterials scienceElectrodeInorganic chemistryOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conspectus The efficient interconversion of electrical and chemical energy requires catalysts capable of accelerating multielectron reactions at or near electrified interfaces. These reactions can be performed at metallic surface sites on heterogeneous electrocatalysts or through redox mediation at molecular electrocatalysts. The relative ease of synthesis and characterization for homogeneous catalysts has allowed for molecular-level control over the active site and permitted systematic tuning of activity and selectivity. Similar control is difficult to achieve with heterogeneous electrocatalysts, because they typically exhibit a distribution of active site geometries and local electronic structures, which are challenging to modify with molecular precision. However, metallic heterogeneous electrocatalysts benefit from a continuum of electronic states that distribute the redox burden of multielectron transformations, enabling more efficient catalysis. We envisioned that we could combine the attractive properties of molecular and heterogeneous catalysts by integrating tunable molecular active sites into the delocalized band states of a conductive solid. The Surendranath group has developed a class of electrocatalysts in which molecules are strongly electronically coupled to graphitic electrodes through a conductive, aromatic pyrazine linkage such that they behave like metallic surface active sites. In this Account, we discuss the dual role of these graphite-conjugated catalysts (GCCs) as a platform with which to answer molecular-level questions of metallic active sites and as a tool with which to fundamentally alter the mechanism and enhance the performance of molecular active sites. We begin by describing the electrochemical and spectroscopic studies that demonstrated that GCC sites behave like metallic active sites rather than simply as redox mediators attached to electrode surfaces. We then discuss how electrochemical studies of a series of graphite-conjugated acids enabled the construction of a molecular model for the thermochemistry of proton-coupled electron transfer reactions at GCC sites based on the p K a of the molecular analogue of the conjugated site and the potential of zero free charge of the electrode. In the final section, we discuss the effects of graphite conjugation on the mechanism and rate of oxygen reduction, hydrogen evolution, and carbon dioxide reduction catalysis across four different GCC platforms involving N-heterocycle, organometallic, and metalloporphyrin active sites. We discuss how molecular-level tuning at graphite-conjugated active sites directly correlates to changes in catalytic activity for the oxygen reduction reaction. We demonstrate that graphite-conjugated porphyrins show enhanced catalytic oxygen reduction activity over amide-linked porphyrins. Lastly, we describe how catalysis at graphite-conjugated sites proceeds through mechanisms involving concerted electron transfer and substrate activation, in stark contrast to the mechanisms observed for molecular analogues. Overall, we showcase how GCCs provide a rich platform for controlling heterogeneous catalysis at the molecular level.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations140
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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