High-throughput screening of single-atom catalysts confined in monolayer black phosphorus for efficient nitrogen reduction reaction
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of metal-nitrogen centers as the active sites for electrolysis has aroused significant interest in utilizing single-atom catalysts for nitrogen reduction reaction (NRR). Properly designed nanostructured catalysts that strongly interact with nitrogen molecules (N 2 ) can promote adsorption and activation, thereby resulting in efficient catalysts with high stability, activity, and selectivity. In this study, using density functional theory calculations, we selected monolayer black phosphorus (BP) as the substrate and screened a series of single-atom transition metals confined in tri-coordinated and tetra-coordinated active centers (without and with N dopants) to electro-catalyze NRR. As a result, we have identified two promising candidates (Hf 1 -N 1 P 2 -1 and Tc 1 -N 4 ), which exhibit not only low overpotentials of 0.56 and 0.49 V but also high thermodynamic and electrochemical stability, as well as good selectivity towards NRR over the competing hydrogen evolution reaction. We also demonstrate the ability of Hf 1 -N 1 P 2 -1 and Tc 1 -N 4 to activate and hydrogenate N 2 by donating electrons and regulating charge transfer. This study not only predicts new BP-based promising catalysts but also provides guidance for the rational design of high-performance NRR electrocatalysts under ambient conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».