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巩金龙课题组Nat Commun: OD-Cu的活性位点

 360_ss_note2 2021-01-21
▲第一作者:Dongfang Cheng and Zhi-jian Zhao    
通讯作者:Jinlong Gong        
通讯单位:Tianjin University           
论文DOI:10.1038/s41467-020-20615-0             
 
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该团队通过多尺度模拟的手段,结合基于神经网络势函数的分子动力学模拟和高通量筛选,密度泛函理论计算及可控实验,在真实的OD-Cu表面上鉴定了乙烯和醇类各自的原子级别的活性位点,解决了长久以来关于OD-Cu活性位点的争议。
背景介绍
由Cu的氧化物还原得到的OD-Cu (Oxide-derived Cu) 催化剂具有比多晶Cu更好的电催化CO2还原反应活性。它不仅可以降低CO2还原反应的过电位,并且对多碳产物如C2H4,C2H5OH有更高的选择性。但是目前OD-Cu催化剂具有优异性能的原因存在很大的争议,活性位点的原子级别结构还未解析出来。实验上目前的表征技术还不足以探测OD-Cu复杂的表面结构,基于第一性原理的计算方法由于计算效率的限制,也无法模拟出OD-Cu真实的表面结构,从而阻碍了对活性位点进一步的分析。

研究出发点
机器学习应用于多相催化,解析OD-Cu活性位点的原子结构。

图文解析
首先,认识到传统的单晶表面无法满足对OD-Cu复杂表面的描述,第一性原理的计算也面临时空尺度的限制,该团队从前驱体Cu2O(111)出发,采用基于神经网络势函数的分子动力学模拟来模拟OD-Cu的形成过程,从而得到真实的OD-Cu的表面结构。
▲图1. (a)分子动力学模拟得到OD-Cu表面结构的流程示意图(b)表面各类位点的比例.

考虑到CO-CO耦合是CO2还原是多碳产物的决速步,该团队采用神经网络势函数在真实的OD-Cu表面结构上对该基元步骤进行高通量的筛选,发现相比于其他位点,square形状的位点拥有一条额外的E(*CO)和E(*COCO)的线性关系,原因是这些square位点可以明显增强对*COCO中间体的吸附。这意味着这些square位点是潜在的生成多碳产物的活性位点。同时这些square位点具有不一样的几何结构,为了更加准确地评估这些位点的C-C耦合能力,该团队将这些位点抽象成平板模型,并建立合适的电化学界面,进行更加精准的密度泛函理论计算。计算表明,planar-square(p-sq),step-square(s-sq) 和convex-square(cv-sq)具有较低的C-C耦合能垒,是OD-Cu上C-C耦合的活性位点。 

▲图2. (a)CO2还原反应路径(b)基于神经网络势函数计算的*COCO和*CO吸附能的线性关系(c)基于势函数计算的C-C耦合的反应能(d)square位点的几何结构(e)*COCO吸附的几何构型(隐去了水溶液)(f)电化学界面下计算的C-C耦合的反应能(g)电化学界面下计算的C-C耦合的反应能垒
之前的实验结果表明OD-Cu上乙烯和醇类具有各自的活性位点,这意味着筛选出来的C-C耦合的活性位点可以进一步细分。DFT计算结果表明,p-sq和cv-sq位点上产乙烯,而s-sq位点上则产醇类。原因在于s-sq位点上具有最低的广义配位数,有利于醇类路径中乙醛中间体的吸附。*O中间体有利于吸附在p-sq和cv-sq的四重hol位上,但s-sq的四重hol位无法稳定*O,所以*O只能吸附在邻近的三重位上。同时,该团队发现,分叉路径前一个中间体*CH2CHO的C-O键长,可以作为烯醇选择性的描述符。 
▲图3. (a)(b)(c)p-sq,cv-sq和s-sq烯醇路径的吉布斯自由能图(d)*CH2CHO的C-O键长与乙烯路径和乙醇路径的自由能之差的关系(e)*CH3CHO的吸附能与广义配位数的关系(f)*O在各个位点上的吸附构型与吸附能
为了进一步验证计算结果,该团队采用不同温度下退火的方式获得了不同的活性位点的浓度。同时实验上合成OD-Cu催化剂,并采用和理论计算相同的退火温度对OD-Cu进行处理,以获得各产物的活性信息。理论和实验对比发现,乙烯和醇类的活性完全依赖于各自的活性位点,再次证明了前面通过理论计算的鉴别出的活性位点的准确性。
▲图4. (a)实验合成OD-Cu催化剂并进行退火处理(b)(c)(d)(e)CO2R活性与各自活性位点数量的关系(f)CO2R中特定活性位的活性位点的示意图

总结与展望
该成果成功解析了OD-Cu催化剂在CO2电还原中特定产物的活性位点的原子级别结构,为高选择性催化剂的设计提供了理论基础,同时也为今后多相催化中催化剂活性位点的解析提供了研究框架。

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