TGViewer
ФТТН МИФИ | Кафедра физики твердого тела и наносистем ФТТН МИФИ | Кафедра физики твердого тела и наносистем @solidstatephys · 185 subscribers
Post #137 170
🔬 Новости науки. Синергия вакансий и гетеропереходов: новый подход к электровосстановлению нитратов до аммиака

Электрокаталитическое восстановление нитратов (NO₃⁻RR) представляет собой перспективную зеленую технологию синтеза аммиака, позволяющую одновременно производить ценный продукт и очищать загрязненные сточные воды. Однако медленная кинетика реакции, ограничения адсорбции реагентов и неизбежные конкурирующие реакции серьезно снижают эффективность процесса синтеза NH₃. Международный российско-китайский коллектив исследователей для усиления конверсии NO₃⁻ в NH₃ разработал высокоэффективные гетеропереходные катализаторы Vₚ₋CoP/Co(OH)₂ на основе нанолистов Co(OH)₂, выращенных на обогащенном вакансиями фосфора CoP с помощью электрохимической реконфигурации in situ. Работа опубликована в высокорейтинговом журнале Small.

Нам очень приятно, что российская часть коллектива представлена сотрудниками нашей кафедры ФТТиН: главным научным сотрудником, лауреатом премии правительства РФ в области науки и техники, доктором физ.-мат. наук, профессором Вячеславом Юрьевичем Фоминским и зав. каф. ФТТиН, доктором физ.-мат. наук Михаилом Михайловичем Масловым. Инициатором и организатором научного сотрудничества кафедры ФТТиН МИФИ с исследовательскими группами Сычуаньского университета (Китай) выступил профессор В.Ю. Фоминский.

🎯 Ключевые результаты (эксперимент + DFT-моделирование):

• Оптимизированный Vₚ₋CoP/Co(OH)₂ демонстрирует превосходные электрокаталитические характеристики NO₃⁻RR, что соответствует фарадеевской эффективности по NH₃ 96.6% и выходу аммиака 0.091 ммоль·ч⁻¹·см⁻² ⚡️
• Вакансии фосфора модифицируют координационное окружение активных центров кобальта, что изменяет электронную структуру и ускоряет перенос заряда ➕➖
• Гетеропереходы индуцируют реконфигурацию электронной структуры на границе раздела, приводя к дополнительному накоплению заряда на центрах кобальта 🔋
• Синергетический эффект обоих факторов активирует электронные состояния вокруг центров Co, смещая центр d-зоны ближе к уровню Ферми, что усиливает адсорбцию NO₃⁻ 🧲
• Катализатор эффективно подавляет конкурирующую реакцию выделения водорода, направляя процесс по пути гидрирования промежуточных продуктов 📊
• Энергетический барьер лимитирующей стадии адсорбции *NO₃ снижен до 2.05 эВ ⬇️
• Каталитическая система сохраняет высокую активность в широком диапазоне концентраций NO₃⁻ и демонстрирует превосходную долговременную стабильность (девять циклов без деградации) 🌟

🌟 Общий вывод: модуляция электронной структуры активных центров кобальта через комбинацию вакансионной и гетеропереходной инженерии обеспечивает значительное ускорение кинетики реакции восстановления нитратов (NO₃⁻RR) и подавление побочных реакций. Результаты открывают новые перспективы для разработки высокоактивных и стабильных Co-содержащих катализаторов для эффективного преобразования NO₃⁻ в NH₃, что критически важно для устойчивого синтеза аммиака и очистки сточных вод.

📄 С публикацией можно ознакомиться по ссылке: https://doi.org/10.1002/smll.202512893

#наука #катализ
  • 👍 7
  • 🔥 2
  • ❤ 1
  • ⚡ 1
  • 🤝 1
More from @solidstatephys
  1. Sep 24, 2026📢 Спецвыпуск APL Computational Physics, посвященный физике конденсированного состояния Из…
  2. Sep 23, 2026📢 Напоминание: РНФ проводит конкурс для отдельных научных групп Российский научный фонд п…
  3. Sep 23, 2026🎓 Успешная защита докторской диссертации! Вчера, 22 сентября 2026 года, на заседании дисс…
  4. Sep 18, 2026📢 ОБЪЯВЛЕНИЕ О КОНФЕРЕНЦИИ ❄️ XL Совещание по физике низких температур (НТ-40) 📅 23-28 а…
  5. Sep 17, 2026🎓 Успешная защита кандидатской диссертации! Вчера, 16 сентября 2026 года, в диссертационн…
  6. Sep 17, 2026📡 Научный семинар кафедры физики твердого тела и наносистем 🗓 Дата: Пятница, 18 сентября…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →