甲醇(CH3OH)作为清洁燃料和硅树脂及塑料等商用化合物的关键前驱体,其工业生产主要依赖于苛刻条件下(50‒100 bar, 200‒300 °C)的费托合成,从而导致严重的温室气体排放(每吨甲醇>30 kg CO2)。因此,迫切需要新型低碳技术以实现甲醇生产的减排目标。在可再生能源驱动下,铜基电催化CO2还原反应(CO2RR)代表着一种极具前景的技术,可将CO2转化为理论上接近零生命周期排放的高附加值产物。在本文中,受硬-软酸碱理论的启发,通过调控Cu催化位点的电子离域状态,可成功切换CO2至甲醇或甲烷的还原途径。基于此,作者设计并合成出一种Cu2NCN晶体,其中孤立的Cu(I)离子与NCN2−强共轭,从而显示出高度离域电子。测试表明,Cu2NCN催化剂表现出最高记录的CO2至CH3OH选择性(70%),以及−92.3mA cm−2的部分电流密度,对应的CH3OH电生成产率高达0.160 μmol s−1cm−2。![]()
DOI: 10.1038/s41929-022-00887-z![]()
亮点解析
电催化CO2还原路径
在分子角度上,电化学CO2RR制甲醇的路径涉及关键反应中间体*OCH3在Cu表面的吸附以形成Cu–*O–CH3 (图1a)。由于O–C键的解离焓显著低于Cu–O相互作用,因此其更容易断裂并形成*CH3和随后的CH4;与之相比,Cu–O键断裂则形成*OCH3及随后的CH3OH。如图1b所示,将合适的离域电子态引入至孤立分散的离子Cu物种中,则可通过降低水系环境中的Cu–O键强度(与O–C键相比),从而将Cu–O键的断裂和*OCH3及随后CH3OH的形成转化为能量有利的途径。![]()
如图2a所示,通过还原-沉淀法合成出Cu2NCN样品,其呈现出灰绿色以及由纳米片组成的微花形貌。XRD数据显示(100)晶面具有最强的衍射(图2b);从晶体结构和分子动力学分析获得的径向分布函数(图2c)表明,Cu2NCN中几乎所有的Cu–Cu间距均大于3 Å。图d可证实Cu2NCN中更长的Cu–Cu间距(>3.0 Å),且在更高配位壳层中观察到Cu–Cu区域(R>4.0 Å,图2e),与Cu2O (R≈3.0 Å,图2f)和Cu (R≈2.6 Å)形成对比,进一步表明Cu2NCN中Cu原子的孤立性质。![]()
如图3a所示,Cu2NCN的zigzag结构包括两种类型的亚基:具有氰胺阴离子的α亚基,和具有拉伸氰胺阴离子的β亚基。与Cu2O相比,Cu2NCN在氮端显示出更高的电子密度以及Cu原子周围更低的电子密度(图3c)。在Cu2O(100)上,ΔHCu–O和ΔHO–C分别为497.2和313.4kJ mol−1,表明O–C键的断裂和CH4的形成更为有利(图3d)。在Cu2NCN(100)上,ΔHCu–O显著降低至245.0 kJmol−1,而ΔHO–C为305.1
kJ mol−1 (图3e),表明Cu–O键断裂以释放*OCH3变得更加有利(图3f)![]()
如图4a所示,采用原位电化学Raman测试以确定可能的反应中间体。在−0.67 V vs. RHE电位下,Cu2NCN催化剂表现出高达64%的CO2至CH3OH选择性(图4b)。在3.4 V全电池电压下,CH3OH选择性可进一步提升至70% (图4c)。如图4d所示,CH3OH的部分电流密度可达−92.3 mAcm−2,对应的CH3OH产率高达0.160μmol
s−1cm−2 (图4e),为目前采用单原子Cu催化剂实现最佳值的2.26倍。![]()
图4.
Cu2NCN催化剂的电化学CO2RR性能测试。此外,在基于5 cm2 MEA的电解槽中证明Cu2NCN催化剂的电化学稳定性。在3.4 V的恒定全电池电压下,总电流在400 mA下可保持超过10小时(图4f),所有气态Cx产物(包括CO,
CH4和C2H4)的总FE值稳定小于30%,表明Cu2NCN具有优异的电化学稳定性。如图5a所示,Cu2NCN上吸附*OH和*OCH3的O 2p PDOS曲线在反键方向上显示出明显的峰移,表明Cu–O键不如Cu2O上稳定。在Cu2NCN(100)上偶联两个*CO以形成C2产物的能量为0.66 eV (图5b),比单个*CO加氢的能量高0.16 eV,表明C1途径在能量上于Cu2NCN(100)更有利。在Cu2NCN(100)上,*CHO比*COH低0.81 eV,表明涉及*CH2OH物种的*COH途径不如*CHO途径有利(图5c)。相反,在Cu2O(100)上(图5d),CH4具有比CH3OH产物更有利的能量效益(1.74 eV)。![]()
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文献来源
Shuyi Kong, Ximeng Lv, Xin Wang, Zhengzheng Liu, Zichuang
Li, Bingquan Jia, Du Sun, Chao Yang, Lijia Liu, Anxiang Guan, Jiacheng Wang,
Gengfeng Zheng, Fuqiang Huang. Delocalization state-induced selective bond
breaking for efficient methanol electrosynthesis from CO2. Nature
Catalysis. 2022. DOI: 10.1038/s41929-022-00887-z.文献链接:https://doi.org/10.1038/s41929-022-00887-z本文仅供科研分享,不做盈利使用,如有侵权,请联系后台小编删除
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