Energy Reviews | 电催化的分子动力学:机理解释和性能预测
文章题目:Molecular dynamics for electrocatalysis: Mechanism explanation and performance prediction
关键词: Molecular dynamics simulations; Electrocatalysis; Electrolyte solution; Explain the mechanism; Predictive performance
(相关资料图)
原文链接:/science/article/pii/S2772970223000159
近日,昆明理工大学冶金与能源工程学院胡觉教授和香港城市大学Michael . Leung教授研究团队在Energy Reviews发表文章“Molecular dynamics for electrocatalysis: Mechanism explanation and performance prediction”, 该文章详细分析了电催化的潜在机制及其材料的性能预测,从分子动力学的角度探讨了电催化的机理和性能预测,并关注了分子动力学用于电催化的优点、局限性和未来前景,着重强调了其在加速电催化材料的发现和优化方面的潜力。
01 内容简介
1. Introduction (前言)
2. Molecular dynamics simulation (分子动力学模拟)
. Fundamentals (基础原理)
. Classical Molecular Dynamics and force fields (经典分子动力学和力场)
. Ab Initio Molecular Dynamics (从头计算分子动力学)
. Reactive Force Fields Molecular Dynamics (反应力场分子动力学)
. Machine learning molecular dynamics (机器学习分子动力学)
3. Application of MD in optimizing catalyst (使用分子动力学优化催化剂)
. MD for mechanistic analysis (分子动力学用于机理分析)
. MD for the interpretation of catalytic activity (分子动力学解释催化活性)
. MD explains the effect of electrolytes on electrocatalysis (分子动力学解释电解质对电催化的影响)
. MD for predicting catalyst activity, stability (分子动力学预测催化剂活性、稳定性) 4. Summary and outlook(结论和展望)
02 内容亮点1、本文全面介绍了如何利用分子动力学模拟来深入了解电催化过程中催化剂表面、反应物分子和电解质物种在原子层面上的行为机制;
2、分子动力学模拟通过提供催化过程的原子细节,揭示反应路径,识别关键中间体和过渡态,可以阐明电极-电解质界面上发生的复杂过程;
3、分子动力学模拟通过改变温度、压力、pH和电极电位等参数,可以探索这些变量对反应速率、产物选择性和整体效率的影响;
4、分子动力学模拟提供了通常难以在实验中获取的详细的原子级信息,使我们更深入地理解电催化过程,并帮助设计更高效、更具选择性的催化剂;
5、分子动力学模拟也存在局限性,其结果的准确性取决于力场的可靠性和对长程静电相互作用的处理,时间和长度的尺度也通常受限制。
03内容导读
近年来,分子动力学(MD)模拟已成为在原子水平上研究电催化过程的有力工具。MD模拟可用于研究浓度梯度和反应物、产物吸附对电催化过程性能的影响。通过MD模拟和氢吸附能的计算,研究人员发现NMXC复合材料表面的氢气浓度存在显著差异:COF的内侧具有最高的氢气密度,而靠近NMXC的外侧氢气密度最低。这种浓度梯度促进了氢分子的扩散,Ni-Ti3CNTx/COF之间的异质结对氢浓度也有影响,在特定区域的氢浓度较高。
MD模拟为浓度梯度、吸附现象和氢扩散提供了宝贵的见解,并发现了纳米结构工程在改善催化性能方面起着关键作用。同时,通过研究以及MD模拟发现,镍可以增强催化活性,这使其成为基于第一原理计算的电催化的有前途的元素。
MD(分子动力学)研究在研究水吸附和氢扩散对HER(电催化析氢反应)影响的同时,也可用于解释Ni基催化剂组成对HER的影响。RMD(反应性分子动力学)模拟,可以探索过渡金属(Ni、Fe和Pt)及其氧化物对Ni基催化剂在KOH溶液中的催化析氢作用的影响。
研究结果显示,在产生H2的速率方面,合金催化剂的效率按照以下顺序递减:Ni2Fe3 > Ni2Fe > Cd2 > Ni > Ni2FePt > Ni(PtO2)2。RMD模拟还可以用于研究不同过渡金属(如Ni、Fe和Pt)及其氧化物之间的相互作用,以了解它们对催化反应的贡献。MD模拟可以帮助我们理解Ni基催化剂组成对HER的影响,以及过渡金属及其氧化物在催化反应中的相互作用。这对于设计更高效的催化剂和推动可再生能源领域的氢能研究具有重要意义。
分子动力学(MD)模拟还是研究金属表面水溶液原子结构和动力学的有效工具。在Rui Li等人的一项研究中,利用MD模拟研究了氧分子在三个低指数Pt表面(111)、(100)和(110)上的吸附。结果表明,吸附物在不同表面上的构象和种类组成不同,界面吸附的稳定性与种类结构密切相关。
Pt(111)表面的高ORR活性的实验证据与模拟结果一致,其中Pt表面的O2吸附是结构敏感的。吸附活性的大小为(111)>(100)>(110)。模拟还表明,Pt(100)表面相对于其他低指数表面具有更好的水吸附性能,这可能在阻滞氧吸附中起作用。这些发现增强了对Pt表面吸附及其对ORR活性影响的理解。有助于设计更高效的ORR催化剂,考虑其表面结构及其对氧和水吸附的影响。
04 重要结论
分子动力学(MD)模拟为研究电催化反应的机理解释和性能预测提供了一个宝贵的工具。通过模拟电极表面上分子的原子尺度相互作用和动力学过程,MD模拟可以揭示电催化反应中涉及的基本过程。以下是其优势:
1、揭示电催化反应背后的详细机制
MD模拟的一个重要优势是其能够揭示电催化反应背后的详细机制。通过跟踪个别原子和分子的轨迹和相互作用,MD模拟可以阐明在电化学反应过程中发生的吸附、解离、电荷转移等重要过程。这些信息对于理解反应途径并确定影响催化活性的关键因素至关重要。
2、研究实验难以探索的情境和条件
MD模拟还可以研究实验上难以探索的各种情境和条件。它们使研究人员能够研究不同溶剂、pH值、温度和电极结构对电催化性能的影响。这种能力加强了我们对这些因素如何影响催化剂的反应动力学、选择性和整体效率的理解。
3、预测电催化剂性能的潜力
MD模拟还具备预测电催化剂性能的潜力。通过模拟催化剂在实际工作条件下的行为,例如燃料电池或金属空气电池中,MD模拟可以提供有关催化剂活性、稳定性和耐久性的重要信息。这种预测能力有助于指导电催化剂的设计和优化,推动开发更高效和经济的材料用于各种电化学应用。
总之,MD模拟是研究电催化的强大工具。它们提供了反应途径的机理洞察,为探索各种实验条件提供了平台,并能够预测电催化剂的性能。通过将理论模拟与实验研究相结合,研究人员可以推进我们对电催化的认识,加速可持续能源技术的发展。
作者简介:
胡觉,昆明理工大学冶金与能源工程学院教授,“国家高层次人才支持计划”青年人才。长期从事电催化剂结构精控、电化学基础理论研究,构筑高效电催化剂应用于绿氢能源开发、燃料电池和电化学冶金领域,服务于我国“碳达峰碳中和”国家战略。近年来,主持国家高层次人才专项、自然科学基金项目等科研项目9项,在Joule、Advanced Materials、Energy & Environmental Science、Journal of the American Chemistry Society、Advanced Functional Materials、Nano Energy、Applied Catalysis B: Environmental等国际著名学术期刊上发表研究论文80余篇,影响因子总和超过500。论文被SCI期刊他引2000余次,3篇论文入选ESI全球高被引论文。出版教材1部、学术专著1部,获授权专利7件。团队长年招聘能源材料、理论计算方向博士后,联系方式:hujue@。
Michael . Leung(梁国熙),香港城市大学副校长、能量研发能源研究中心主任、能源与环境学院教授。研究方向包括太阳能光催化、海洋防污、燃料电池以及先进制冷和空调。发表220多篇期刊论文和18本书或书籍章节,获得10项专利。入选世界上被引用次数最多的科学家前2%,科睿唯安 (Clarivate Analytics) 2018年高被引学者。曾获2022年日内瓦发明评估(IGED)银奖、2022年和2021年香港工程师学会最佳交易论文奖(机械)、2020年香港绿色创新奖(纳米光催化海洋防污漆优异奖)、2016年城大校长奖、2017年深圳市科技创新委员会市级科技项目奖、2018年和2019年香港工商业奖。梁教授以首席研究员身份获得创新科技基金、研究资助局、环境及自然保育基金、国家自然科学基金委员会等机构超过4,300万港元的研究经费。担任国际太阳能协会(ISES)的董事会(中国代表)、《HKIE Transactions》的主编等职务,并担任SCI期刊 Applied Energy的编委。
Energy Reviews
简介
《Energy Reviews》是由深圳大学主办,联合 Elsevier出版集团创办的一本国际性、跨学科、高质量开放获取 (Open Access) 学术期刊,由谢和平院士担任创刊主编,美国工程院Derek Elsworth院士、中国科学院何雅玲院士、李永舫院士、香港理工大学倪萌教授担任联合主编。发表能源领域前沿方向、最新进展、发展趋势、权威观点等高质量学术文章,构建全球能源一流成果和一流学者的合作交流平台,向公众传播有影响力的能源领域研究成果。接收包括但不限于能源研究的新理论、新方法和新技术; 能源研究的多学科(材料、物理、化学、生物等)交叉融合探索技术;化石能源低碳利用与CCUS;氢能、可再生能源与储能先进技术; 新型能源转换方式探索与应用; 能源领域现代信息技术(人工智能,大数据)等相关方向的优质稿件。
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