综述:利用多孔性:基于聚合物的多孔结构在高性能被动辐射冷却中的应用综述
《Materials Today Energy》:Harnessing porosity: A review on polymer-based porous structures for high-performance passive radiative cooling
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时间:2025年12月07日
来源:Materials Today Energy 8.6
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氢演化反应、氧演化反应、氯演化反应的催化性能受极化方向调控,过渡金属锚定In?Se?在析氢、析氧和氯析出反应中分别表现出最优活性,其中Co@In?Se?被实验证实为高效双功能催化剂。DFT计算结合人工智能聚类分析揭示了极化切换通过电子转移调控反应路径的机理。
该研究系统探究了过渡金属(TM)锚定二维铁电材料In?Se?的极化方向调控对电催化水 splitting及氯进化反应(CER)性能的影响机制。研究团队通过理论计算与实验验证相结合的方法,揭示了铁电材料极化状态与过渡金属电子耦合作用对多反应路径选择性调控的物理本质,为新型智能催化材料的开发提供了重要理论依据。
在材料体系构建方面,研究团队创新性地采用二维铁电材料In?Se?为基底,通过单原子掺杂技术构建了Co、Ni、Cu、Pd、Rh、Ir等金属锚定的In?Se?复合催化剂体系。特别值得注意的是,该体系同时实现了对铁电材料三种典型相态(铁电相FE、反铁电相AFE、铁电相PE)的精准调控,为催化性能的定向优化提供了新的维度。实验发现,通过调控In?Se?的极化方向(上极化↑或下极化↓),可显著改变过渡金属与基底间的电荷转移特性。例如,Ni@↓-In?Se?在OER中表现出0.30V的极低过电位,而同一金属在↑极化方向下的过电位骤增至0.64V,这种差异源于基底极化状态对金属电子结构的调控作用。
在催化性能优化方面,研究团队建立了多维度筛选策略:首先通过DFT计算筛选出具有最佳电荷转移效率的金属锚定位点(如T1位In原子),然后结合热力学稳定性分析确定最佳极化状态。计算表明,Fe-In?Se?体系在三个反应中的总过电位之和最小(1.83V),其中Co@FE-In?Se?兼具HER(0.16V)和OER(0.53V)的突出性能,其双功能催化活性比单一反应路径催化剂提升约30%。特别值得关注的是Pd@↓-In?Se?在CER中展现的0.22V超低过电位,较传统IrO?催化剂活性提升2个数量级。
电荷调控机制方面,研究揭示了铁电基底的三重作用机制:1)极化方向导致的基底表面电荷分布差异(如↓极化方向表面富集空穴,↑极化方向富集电子);2)金属与基底间的电子转移路径优化(如Co@↓-In?Se?中Co的3d轨道与In?Se?的p轨道形成强共轭体系);3)能带结构工程(通过极化调控使金属d带中心更接近费米能级)。这种多尺度协同效应使得催化体系具有独特的可调性,例如在OER过程中,Ni@↓-In?Se?的d带中心较传统催化剂低1.67eV,直接导致OH*吸附能降低0.48eV。
实验验证部分,研究团队采用化学气相沉积(CVD)结合原位表征技术,成功制备了具有纳米片结构的Co@In?Se?催化剂。XRD分析显示,催化剂在-1.36至1.36V电位窗口内可稳定维持铁电相结构,这一特性为极化调控提供了热力学基础。LSV测试表明,Co@FE-In?Se?在HER/OER双功能催化中展现出0.45mA/cm2的电流密度,较商业Pt/C催化剂提高15%,同时选择性达92%。该成果首次实现了铁电材料极化状态与催化活性的动态同步调控。
在反应机理方面,研究团队创新性地提出"极化-电子耦合"理论模型:铁电材料的极化方向通过改变表面能带曲率(如↓极化方向使能带向下弯曲0.37V),进而调控过渡金属的电子态密度分布。例如,Pd@↓-In?Se?的Cl*吸附能较传统催化剂降低0.8eV,这与其表面形成的强酸性的ClO??中间体密切相关。同时,通过引入多维尺度降维算法(MDS/AI聚类),建立了包含12个关键参数(如原子半径、d电子数、极化强度等)的预测模型,成功将OER预测精度提升至R2=0.96。
该研究在工业应用层面具有显著创新价值:1)首次实现铁电基底极化方向与催化反应的闭环控制,为催化剂"开关"设计奠定基础;2)开发的双功能催化剂Co@FE-In?Se?在1A/cm2电流密度下仍保持0.45V的极低过电位,满足实际工业电解槽的电压需求;3)构建的极化调控数据库包含83种过渡金属与5种铁电材料组合,为新型催化剂的理性设计提供重要参考。
未来研究方向建议:1)探索铁电材料与二维过渡金属硫化物(如MoS?、WS?)的复合体系;2)开发基于光/电场协同调控的智能催化剂;3)构建动态极化响应催化体系,实现催化活性的实时可调。该研究为能源催化领域提供了全新的调控范式,其提出的"极化-电子耦合"理论模型已在《Nature Catalysis》发表相关理论论文(待发表)。
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