综述：高熵材料在促进电催化氮循环中的应用

本综述系统探讨了高熵材料（HEM）在电催化氮循环（ENC）中的前沿应用，重点分析了其通过多主元协同效应突破传统催化剂（如Haber-Bosch工艺）的局限性，在氮还原反应（eNRR）和硝酸盐/亚硝酸盐还原反应（eNO3RR/eNO2RR）中的潜力，并强调了原位表征技术对机理研究的重要性，为氮循环可持续转化提供新策略。

　　

Abstract

氮循环是存在于自然界数百万年的基础生物地球化学循环，涉及含氮化合物在环境中的转化。然而，人类活动（尤其是工业革命以来）严重破坏了这一平衡，引发了一系列环境与能源挑战。电催化氮循环（ENC）为氮化合物的可持续转化提供了新路径，其中电催化氮还原反应（eNRR）和硝酸盐/亚硝酸盐还原反应（eNO₃RR/eNO₂RR）正逐步替代传统高能耗的Haber-Bosch工艺。然而，传统催化剂受限于稳定性不足与线性缩放关系（linear scaling relationships）。高熵材料（HEM）由近等比例多元主元构成，凭借其高混合熵特性及元素间协同效应，在ENC领域展现出巨大潜力。

高熵材料与氮循环的协同契机

高熵材料通过多元组分形成的晶格畸变和鸡尾酒效应，有效调节反应中间体的吸附能，突破传统催化剂的活性限制。在eNRR中，HEM可通过多位点活化N₂分子，促进N≡N键断裂；在eNO₃RR/eNO₂RR中，其多元表面可抑制副反应，提升氨合成选择性与法拉第效率。

原位表征技术的关键作用

为解析HEM在ENC中的动态机制，原位X射线吸收光谱（XAS）和原位拉曼光谱被广泛应用于实时监测反应过程中材料结构演变与中间体吸附行为。这些技术揭示了HEM表面活性位点的配位环境变化，为理性设计高性能催化剂提供理论基础。

挑战与展望

尽管HEM在ENC中表现突出，但其合成复杂性、组分优化与大规模制备仍是当前瓶颈。未来研究需结合机器学习辅助组分设计，建立材料基因库，并开发适用于工业级反应器的结构化HEM电极。此外，需进一步探究HEM在复杂环境（如污水体系）中的长期稳定性与毒性效应，以推动实际应用。

Conflict of Interest

作者声明无利益冲突。