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原位衰减全反射表面增强红外光谱示踪单原子催化二氧化碳电还原反应中间体的研究进展
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作者 严靖 倪嘉琪 +2 位作者 孙宏丽 苏陈良 刘彬 《Chinese Journal of Catalysis》 SCIE CAS CSCD 2024年第7期32-52,共21页
电催化二氧化碳还原反应(CO_(2)RR)涉及多个电子和质子转移,动态演变过程复杂.具有结构简单性和均匀性的单原子催化剂(SACs)是研究上述复杂过程的理想模型催化剂,有利于理解催化构效关系.原位衰减全反射表面增强红外光谱技术为识别单原... 电催化二氧化碳还原反应(CO_(2)RR)涉及多个电子和质子转移,动态演变过程复杂.具有结构简单性和均匀性的单原子催化剂(SACs)是研究上述复杂过程的理想模型催化剂,有利于理解催化构效关系.原位衰减全反射表面增强红外光谱技术为识别单原子催化CO_(2)RR的动态演变过程提供了有利方法.本文总结了原位红外光谱在电催化CO_(2)RR研究中的应用:首先,简要介绍了电化学衰减全反射表面增强红外光谱的表面增强机制;详细探讨了原位衰减全反射表面增强红外光谱技术在研究原子级金属催化剂催化CO_(2)/CORR反应动态演变过程的关键作用;简述了原位红外谱图确定界面水的相关信息以及电极局部pH值的定量方法.原位电化学红外光谱技术加深了对CO_(2)RR反应机制的理解,揭示了催化剂结构、电解质种类、分子吸附方式等对反应活性和选择性的调控规律.尽管研究已取得较大进展,但由于电催化CO_(2)RR的复杂性,学者对该反应的认知仍不够全面和深入,面临的机遇和挑战如下:(1)精准辨识CO_(2)RR关键中间体/生成物.特别是当中间体/生成物的特征峰与其他峰重叠时,精准识别相关特征峰将极具挑战.一方面,需进一步提高原位光谱技术分辨率;另一方面,近年来深度学习算法在光谱分析领域的应用为中间体/生成物混合特征峰的精准识别提供了有效方案,此类算法能建立变量之间的关系,实现光谱中特征信息的智能、精准提取;(2)深入解析CO_(2)RR机理和复杂的反应路径.目前,研究者尚难以通过直接实验手段明确CO_(2)RR路径.原位电化学红外光谱技术结合密度泛函理论(DFT)是明确CO_(2)RR中间体和反应途径的可行方案,能够进一步指导反应条件优化和催化剂结构设计;(3)建立工况下的原位CO_(2)RR机理研究方案.膜电极组件(MEA)电解槽通过使用膜直接连接阴极气体扩散电极和阳极,有效解决了 展开更多
关键词 二氧化碳电还原 单原子催化剂 电化学原位衰减全反射表面增强红外光谱 反应动态演变过程 界面水
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