IOP出版社北京办公室

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SSTECH编辑优选:p区金属单原子催化剂电合成过氧化氢的密度泛函理论研究

本篇研究来自西藏藏医药大学吴宗耀、边巴仓决和中国药科大学左四进课题组。过氧化氢(H₂O₂)的绿色电合成是替代传统蒽醌法的重要发展方向,但催化剂活性与选择性之间长期受吸附标度关系制约。本研究基于密度泛函理论(DFT),系统研究了八种p区金属单原子催化剂(P@Nx)的氧还原反应性能,发现N4配位结构能够通过吸附构型变化及金属–氮键弛豫,有效削弱OOH与O吸附能之间的标度关系,实现活性与选择性的协同优化。同时建立了综合描述符φ,为高性能H₂O₂电合成催化剂的理论设计提供了新思路。 文章介绍 Computational insights into H2O2 electrosynthesis over the p-block metal single-atom catalysts Shuhan Qin(秦澍瀚), Yan Di(邸妍), Hao Liang(梁浩), Erzhuo Zhao(赵尔卓), Wei Meng(孟伟), Yinqiao Zhang(张银巧), Zongyao Wu(吴宗耀), Cangjue Bianba(边巴仓决), Sijin Zuo(左四进) and Minghua Zhou(周明华) 通讯作者: 吴宗耀,西藏藏医药大学 边巴仓决,西藏藏医药大学 左四进,中国药科大学   研究背景: 过氧化氢广泛应用于环境修复、化工合成、医疗消毒及漂白等领域。目前工业生产主要依赖蒽醌法,该工艺流程复杂、能耗较高,不符合绿色低碳发展的需求。电催化两电子氧还原反应(2e⁻ ORR)能够以氧气和水为原料,在温和条件下原位制备H₂O₂,被认为是最具发展潜力的绿色制备技术之一。 然而,现有催化剂普遍受到OOH和O吸附能之间固有标度关系的限制:增强OOH吸附虽然有利于提高反应活性,却往往会促进O生成,从而降低H₂O₂选择性。因此,如何突破这一活性—选择性权衡关系,建立催化剂电子结构与催化性能之间的构效关系,是当前电催化H₂O₂研究领域的重要科学问题。   研究内容: 本研究采用第一性原理密度泛函理论(DFT)计算,系统构建了八种p区金属(Al、Ga、Ge、In、Sn、Sb、Pb和Bi)单原子催化剂模型,对P@N3和P@N4两类配位结构进行了稳定性、电子结构及氧还原反应性能分析,并结合Bader电荷分析、投影态密度(PDOS)、吸附自由能计算及多元线性回归等方法,深入揭示催化机理。 研究发现,相较于P@N3结构,P@N4具有更高的热力学稳定性及电化学稳定性。更重要的是,N4配位能够通过吸附过程中金属–氮键及键角的结构弛豫,部分打破OOH与O吸附自由能之间的传统线性标度关系,使催化剂在保持高活性的同时显著提高两电子氧还原反应选择性,实现活性与选择性的协同优化。 进一步地,作者结合电子结构参数、Bader电荷、价电子数、p带中心、电子转移量等多个关键因素,建立了新的综合描述符φ,其对*OOH吸附自由能具有优异预测能力(R²=0.89),能够定量揭示不同材料参数对催化性能的贡献,并可用于快速筛选高性能单原子催化剂。 最后,以Bi@N4为代表,通过电子结构调控进一步验证了该理论设计策略能够有效优化H₂O₂电合成性能。该研究不仅深化了对p区单原子催化剂两电子氧还原反应机理的理解,也为绿色高效H₂O₂电合成催化剂的理性设计提供了新的理论框架和设计方法。 作者介绍 左四进  副研究员 中国药科大学 左四进,中国药科大学副研究员、博士生导师,新加坡国立大学博士后,主持国家自然科学基金青年基金,江苏省青年科技人才托举工程等项目。长期从事环境电化学、单原子催化、电催化过氧化氢合成及高级氧化技术研究,在Nature Communications、Angewandte Chemie…

欢迎南京邮电大学凌海峰教授新任Neuromorphic Computing and Engineering期刊编委

IOP出版社旗下期刊Neuromorphic Computing and Engineering(NCE)近日宣布南京邮电大学凌海峰教授加入该刊编委会,担任编委。我们在此表示热烈欢迎! 编委介绍 凌海峰  教授 南京邮电大学 凌海峰,柔性电子全国重点实验室(南京邮电大学)教授,博导,主要从事柔性类脑感知的研究工作。任材料科学与工程学院院长,类脑电子材料与器件江苏高校重点实验室主任,国家青年人才,江苏省杰出青年基金获得者,德国洪堡学者。博士毕业于南京邮电大学,随后在香港理工大学、德国马普高分子所从事博士后研究工作。荣获IOP Trusted Reviewer、IOP Outstanding Reviewer Awards等。非常高兴能够以编委身份为Neuromorphic Computing and Engineering期刊服务,并为神经形态计算领域的发展贡献自己的力量。 期刊介绍 Neuromorphic Computing and Engineering 2025年影响因子:4  Citescore: 10.4 Neuromorphic Computing and Engineering(NCE)是一本涵盖多个学科领域、采用开放获取(OA)形式出版的期刊。NCE期刊将神经形态系统的硬件和计算方面结合在一起,读者群覆盖工程、材料科学、物理、化学、生物学、神经科学和计算机科学等领域,跨越学术界和产业界的各个群体。在NCE期刊上发表的研究需针对神经形态系统和人工神经网络领域做出及时而重要的贡献。