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JACS:Rux(Ir,Fe,Co,Ni)1–x合金穩定Ru酸性OER
納米技術 納米 2025-03-12

開發高活性、穩定、價格合理的酸性OER電催化劑是實現電催化分解水進行大規模制氫的關鍵挑戰。使用高活性并且價格相對成本并不太高的Ru作為催化劑面臨著長期穩定性的挑戰。

有鑒于此,加州大學伯克利分校楊培東教授等通過研究晶相的形成、OER性能,OER導致結構重構的現象,研究Rux(Ir,Fe,Co,Ni)1–x多合金成分起到穩定Ru位點的作用。

本文要點:

(1)

合金催化劑是由主要fcc晶相和次要hcp晶相組成的多晶相,機器學習原子間勢能MLIP(Machine-learned interatomic potential)與重復交換分子動力學(replica-exchange molecular dynamics)研究研究Rux(Ir,Fe,Co,Ni)1–x多合金以及其他多合金的原子尺度混合。模型計算的結果支持混合均勻的體相fcc晶相的實驗結果,并展示了少量hcp相的生成。

優化的Ru0.20(Ir,Fe,Co,Ni)0.80催化劑具有更好的OER催化活性,10 mA cm-2電流密度的平均過電勢為~237 mV,并且表現更高的穩定性,在24 h內的催化活性衰減速率僅為1.1 mV h-1。

(2)

酸性OER環境導致形成較薄的RuIr富集氧化物殼層,以及含有少量3d金屬,其中Ru在演變的納米粒子靠近表面處相對較為穩定。這種機器學習加快高通量模擬的方法進一步用于篩選其他具有前景的相穩定RuIr四元合金催化劑。

這項工作展示了多元合金穩定Ru并且改善活性和穩定性的前景。

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參考文獻

Arifin Luthfi Maulana, Shuang Han, Yu Shan, Peng-Cheng Chen, Carlos Lizandara-Pueyo, Sandip De, Kerstin Schierle-Arndt, and Peidong Yang*, Stabilizing Ru in Multicomponent Alloy as Acidic Oxygen Evolution Catalysts with Machine Learning-Enabled Structural Insights and Screening, J. Am. Chem. Soc. 2025

DOI: 10.1021/jacs.4c16638

https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.4c16638


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