Boosting Nitrogen Reduction to Ammonia on FeN 4 Sites by Atomic Spin Regulation
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relationship between the electronic state of active sites and N2 reduction reaction (NRR) performance is essential to explore efficient electrocatalysts. Herein, atomically dispersed Fe and Mo sites are designed and achieved in the form of well-defined FeN4 and MoN4 coordination in polyphthalocyanine (PPc) organic framework to investigate the influence of the spin state of FeN4 on NRR behavior. The neighboring MoN4 can regulate the spin state of Fe center in FeN4 from high-spin (dxy2 dyz1 dxz1dz21dx2-y21 ) to medium-spin (dxy2 dyz2 dxz1dz21 ), where the empty d orbitals and separate d electron favor the overlap of Fe 3d with the N 2p orbitals, more effectively activating N≡N triple bond. Theoretical modeling suggests that the NRR preferably takes place on FeN4 instead of MoN4 , and the transition of Fe spin state significantly lowers the energy barrier of the potential determining step, which is conducive to the first hydrogenation of N2 . As a result, FeMoPPc with medium-spin FeN4 exhibits 2.0 and 9.0 times higher Faradaic efficiency and 2.0 and 17.2 times higher NH3 yields for NRR than FePPc with high-spin FeN4 and MoPPc with MoN4 , respectively. These new insights may open up opportunities for exploiting efficient NRR electrocatalysts by atomically regulating the spin state of metal centers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».