Boosting Electrochemical Nitrogen Reduction via Axial Coordination Engineering on Single‐Iron‐Atom Catalysts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electrocatalytic nitrogen (N2) reduction reaction (NRR) presents a sustainable alternative to the Haber–Bosch process for ammonia (NH3) synthesis. Iron phthalocyanine (FePc) is demonstrated as a promising catalyst for the electrocatalytic NRR. However, FePc with planar symmetric Fe‐N4 sites exhibits poor N2 adsorption and activation capabilities, resulting in an unsatisfactory NRR performance. Herein, an axial oxygen coordination strategy is developed to optimize the local electron distribution on FePc for improving N2 adsorption and activation. The as‐obtained FePc‐O‐CP shows a superior NH3 yield rate (59.72 µg h−1 mg−1cat.) and a considerable Faradaic efficiency (13.76%) in 0.1 m HCl. Density functional theory (DFT) calculations verify that the axial oxygen ligand on FePc inhibits the adsorption of H+ and enhances the N2 adsorption and activation, thereby greatly promoting NH3 generation. This work reveals the significance of regulating the local coordination environment of single‐atom catalysts for improving electrocatalytic NRR performance and provides a feasible strategy for the rational design of atomic‐scale active sites.
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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 ».