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刘雪飞团队在新能源催化材料领域国际知名期刊发表研究论文
2022-01-04 14:32   审核人:   (点击次数:)


 

近日,贵州师范大学火狐足球软件下载刘雪飞课题团队与贵州师范学院王文涛教授及剑桥大学张召富博士合作,基于二维AlP体系,引入缺陷并掺杂过渡金属单原子对电催化OER/ORR过程进行了系统的理论研究,研究结果在线发表在国际知名一区top期刊ACS Applied Materials&Interfaces(IF=9.2)上,论文题目:Transition-Metal and N doped on AlP Monolayers for Bifunctional Oxygen Electrocatalyst: Density-functional Study Assisted by Machine-learning Description

 

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探索一种清洁且可持续发展的新能源以应对日益减少的化石燃料和日益增加的环境污染受到了工业与学术界的广泛关注。电催化还原氧气在金属空气电池等诸多能量转化与储存技术中起着非常重要的作用。然而,主要用于电催化剂的材料大多数为金,铂及其氧化物等贵重金属,其昂贵性与稀缺性使得该类催化剂不能广泛在工业上大规模使用。二维材料具有非常大的比表面积,以及独特的物理化学性质,可为单金属原子提供稳定的吸附位点,可作为理想的催化衬底材料。该工作在含有缺陷的二维AlP中掺杂不同的过渡金属单原子,通过第一性原理高通量计算,筛选出了两种非常理想的单原子掺杂体系,即单原子镍和钴掺杂体系。研究表明,该两种体系具有非常低的OER/ORR过电势,可作为双功能OER/ORR电催化剂。此外,作者基于机器学习方法,找出了影响该体系催化活性的重要描述符,为实验上合成基于AlP体系的单原子催化剂提供了理论指导。该工作得到了国家自然基金项目(Grant No. 12164009)和贵州省科学技术基金(Grant No. [2020]1Y210)的资助。

 

1:基于二维AlP体系,选取的16种过渡金属掺杂体系。

 

2:基于高通量计算得出的电催化析氧,电催化还原氧的火山图和等高线图。

 

3:机器学习+第一性原理计算探寻描述符,得出的几种重要描述符。

课题组联系方式(Xuefei Liu):201307129@gznu.edu.cn,欢迎学术合作!

论文链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.1c22309

 

 

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