Nanostructure and Reactivity of Copper–Cerium Bimetallic Oxide Catalysts under Operando Conditions: Insights from First-Principles Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Ceria-based bimetallic oxides are promising catalysts for various thermo- and electrocatalytic transformations in renewable energy and chemical sectors. In particular, experimental studies have demonstrated that Cu doping in CeO 2 significantly enhances its catalytic performance in the reverse water–gas shift (RWGS) reaction. However, the structure–activity relationship and the reaction mechanism remain under debate. In this work, we construct Cu-doped CeO 2 model nanostructures with varying dopant concentrations, guided by published experimental characterization data, and investigate their structural and catalytic behavior by using first-principles calculations. Our results show that increased Cu loading promotes the formation of surface oxygen vacancy clusters, which shifts the Ce oxidation state toward Ce 3+, enhancing the reducibility of the catalyst. Density functional theory (DFT) calculations reveal that CO 2 prefers to adsorb in the carbonate configuration near Cu-induced vacancy sites, where it is more readily activated to form *COOH intermediates. These pathways are more favorable than the formate route and are consistent with the high CO selectivity observed experimentally. These insights are further supported by finite-temperature, unbiased ab initio molecular dynamics (AIMD) simulations, which show spontaneous oxygen release from Cu-adjacent lattice sites and the formation of *COOH species under operando conditions. This study provides mechanistic insights into the catalytic behavior of Cu-doped CeO 2 under operando conditions and offers a predictive framework for understanding surface structure–activity relationships in bimetallic oxide catalysts for CO 2 utilization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».