工业大规模电解水制氢主要采用碱性电解水制氢技术,其制氢工艺简单,产品纯度较高,是颇具潜力的大规模制氢技术。然而,超高电流下,超低过电位与低成本之间的权衡仍是工业电解水制氢的挑战。在该研究领域,计算电化学方法、机器学习、电化学实验表征紧密结合,为设计高活性析氢电催化剂奠定了基础。
近日,中国科学院上海硅酸盐研究所研究员刘建军团队与复旦大学教授叶明新、沈剑锋团队合作,提出了“聚阴离子掺杂诱导亚稳相催化”的催化剂结构设计策略,通过磷酸根掺杂亚稳相β-NiMoO4激活费米能级处活性电子态,有效降低碱性电解质水分解生成H*能垒,进一步促使H*耦合生成H2脱附,表现出最佳的氢吸附自由能(-0.046eV),高效提升催化剂本征稳定性和活性。研究发现,磷酸盐取代的β-NiMoO4在1000mAcm-2的超高工业电流密度下保持200h的长期稳定,过电位仅为-210mV。相关成果发表在Nature Communications上。
基于“亚稳相催化”设计理念,刘建军团队与上海硅酸盐所研究员王家成团队合作,构建出Fe/N共掺石墨烯基底(Fe-N-C)、纳米级钌(Ru)纳米粒子(NPs)和单个Ru原子组成复合二维材料,Fe/N共掺杂石墨烯基底从热力学稳定性上可以促使Ru-NPs高效分散形成小尺寸NPs和单原子(SAs),Ru纳米粒子降低水解离能垒,Ru单原子协同促进H*源快速结合生成H2脱附,协同提高碱性析氢催化活性。在10mAcm-2(η10)电流下具有超低过电位(9mV),优于碱性条件下商用的HER电催化剂。相关工作发表在Advanced Science上。
亚稳相1T-MoS2具有高析氢催化活性,设计更广泛的金属相过渡金属硫属化物(TMDs)面临挑战。研究通过高通量计算筛选与机器学习结合,建立了电子带隙、相稳定性、空位形成能、氢吸附能的多级筛选策略,筛选出单层VS2和NiS2,过渡金属离子空位(TM-空位)ZrTe2和PdTe2,硫族离子空位(X-空位)MnS2、CrSe2、TiTe2和VSe2等催化剂。研究基于半监督机器学习方法,建立了1T-TMDs材料的HER催化活性描述符ΔGH*=0.093-(0.195*LEf+0.205*LEs)-0.15*Vtmx(其中0.195*LEf+0.205*Les为局部电负性,Vtmx为价电子数)。相关工作发表在Journal of Physical Chemistry Letters上。
研究工作得到国家自然科学基金委员会和上海科学技术委员会等的支持。

磷酸根掺杂亚稳相b-NiMoO4高效促进碱性介质水分解生成H*源,进一步耦合生成H2脱附,实现碱性条件下超高电流、超低电位电解水制氢

碱性/中性条件Ru单原子和团簇协同催化,有效降低碱性条件水分解能垒,促使H*耦合生成H2脱附,实验验证10mAcm-2电流下过电位制氢仅有9mV
多级高通量计算与机器学习进行金属相TMDs高活性析氢催化剂的筛选与描述符的构建
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