實驗方向:光催化海水裂解制氫
第一作者:姜龍德
通訊作者:欒敬德 教授
發表單位:沈陽航空航天大學
發表期刊:Applied Catalysis B:Environment and Energy
影響因子(IF): 20.2
在反應溶液中加入Na+、Mg2+、K+和Ca2+。當離子濃度從10%增加到40%時,在含Na+、K+和Mg2+離子的人工海水中,VO2-CN的最大H2產率依次為4475.74 μmol h-1g-1、2980.13 μmol h-1g-1和2606.90 μmol h-1g-1,遠高于純水。值得注意的是,Ca2+離子對VO2-CN的光催化活性有明顯的抑制作用,H2產率從2353.08 μmol h-1g-1顯著降低到769.55 μmol h-1g-1。
通過簡單的超聲輔助熱縮聚制備了一種新型氮化碳基催化劑VOX-CN,用于人工海水裂解光催化制氫。V和O原子的摻雜使CN骨架的帶隙、態密度、功函數和靜電勢等電子結構發生了顯著的變化。電解質離子被吸附在催化劑表面,促進離域電子云的形成,從而吸引更多的電子參與氫離子還原。
1、催化劑制備:
以三聚氰胺為原料,在氮氣氣氛下,在馬弗爐中550℃煅燒240分鐘制備氮化碳(CN)。后經超聲處理,混合懸浮液在105℃下干燥240分鐘,得到粉狀樣品。然后,在惰性氣氛下,將干燥的粉末樣品在350℃下煅燒120分鐘,制備VOx-CN。
2、催化劑性能測試:
在四個測試循環后,VO2-CN的H2產率沒有明顯降低,表明具有良好的化學穩定性。
3、平均產量、產率:3354.25 μmol h-1g-1
4、最高產量、產率:4475.74 μmol h-1g-1

(圖1)V0 X-CN光催化劑通過超聲輔助熱縮聚反應的制備策略

(圖2)光催化劑分子的光學表征

(圖3)在去離子和人工海水中產生氫氣制備的光催化劑

(圖4)光催化劑分子電子結構參數的理論計算

(圖5)光催化劑吸附前后的分子靜電勢分布

(圖6) 皮爾遜相關分析和雙特征PDP部份依賴圖
姜龍德,碩士研究生 2022年入學 就讀于沈陽航空航天大學能源與環境學院 研究領域是能源催化,聚焦于光催化海水制氫、DFT理論計算以及機器學習技術的融合應用。參與省部級項目2項,研究成果在Applied Catalysis B: Environment and Energy, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Journal of Materials Chemistry A,Carbon,International Journal of Hydrogen Energy,Journal of Aloys and Compounds等期刊發表6篇。榮獲研究生國家獎學金,獲校首屆優秀碩士論文培育基金,獲綜合學業一等獎學金,校優秀研究生干部等榮譽稱號20余項。
欒敬德,教授 碩士生導師,遼寧省“百千萬人才工程”千人層次,沈陽市高層次人才,沈陽航空航天大學優秀科技工作者。研究方向:新能源轉化與存儲、光催化裂解水制氫、光催化降解污染物、固廢污染控制與資源化。主持國家級、省部級、市局級項目4項,企業橫向課題3項,參與國家級項目3項,省部級項目3項。研究成果在Applied Catalysis B: Environment and Energy, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Chemical Engineering Journal, Carbon Capture Science & Technology, Journal of Hazardous Materials, Science of The Total Environment,Journal of Aloys and Compounds等期刊發表論文50余篇,ESI高被引1篇; 授權發明專利3項,轉化2項。獲遼寧省自然科學學術成果獎3項,遼寧省技術發明獎1項,沈陽市自然科學學術成果獎3項。
綜上所述,將一種通過簡單的超聲輔助熱聚縮合法成功制備的新型碳氮化基催化劑VO X-CN裂縫,用于人工海水裂解生產光催化產物。V原子和O原子的形成引起了CN框架的電子結構的顯著變化,如帶隙、態密度、差分電荷、電勢等。通過實驗試驗、理論計算和機器學習,研究了人工海水中有機陽離子相互作用對H2產率的影響。電解質離子是催化劑的吸附表面,通過吸引更多的電子參與氫離子r的釋放,促進了離域電子云的形成。決策樹回歸算法是揭示電解質陽離子類型、催化劑濃度和催化劑H2產率之間相互作用的最佳預測模型。用Na+>Mg2+>K+>Ca2+方法研究了電解質離子對人工海水中制備的催化劑H2產率的影響。Na+、Mg2+和K+原子之間的相互作用有利于催化蛋白多離子體系的H2產生,而Ca2+離子之間的不良反應,特別是對高濃度。本文提出了基于機器學習和DFT計算的電子逐步策略,揭示了電子結構變化對催化劑光催化活性和反應體系中多離子相互作用對H2產率的影響,為新型高性能催化劑的設計和開發提供了指導。






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