【摘要】 本文深入探讨吸附能对氧电催化性能的影响机制，分析贵金属催化剂面临的成本困境及替代方案，结合DFT计算与机器学习技术揭示吸附能调控策略，助力清洁能源电催化技术发展。

吸附能：氧电催化反应的核心密码

全球气候变暖背景下，减少化石燃料依赖、开发清洁能源技术迫在眉睫。利用风能、太阳能等可再生能源生产氢燃料（H₂）和零碳燃料（如H₂O₂）是重要方向，但电化学反应中缓慢的动力学过程成为关键瓶颈。此时，​氧电催化技术的价值凸显——通过高效催化剂降低析氧反应（OER）和氧还原反应（ORR）的过电位，成为突破能源转化效率的核心。

 

贵金属催化剂的困境与突破

性能优势与资源限制

目前，​贵金属催化剂​（如IrO₂、RuO₂、Pt）在酸性环境中的高活性和稳定性使其成为主流选择。例如：

  • IrO₂可将OER过电位降至<0.3V@10mA/cm²
  • Pt基催化剂在氢燃料电池中实现0.95V半波电位（vs. RHE）

但贵金属全球储量极低（仅为铁元素的10³-10⁹分之一），高昂成本严重制约规模化应用。美国能源部（DOE）技术指标显示，现有替代催化剂（如NiFe化合物、BSCF钙钛矿）性能仍存在显著差距。

 

吸附能调控：破解催化活性的钥匙

理论基石：从Sabatier到d带理论

吸附能作为核心描述符，通过两种理论构建催化剂构效关系：

1.​Sabatier原理​（图1）

图1 示意图显示了吸附能如何通过d波段理论和Sabatier原理弥补催化剂结构和性能之间的差距

揭示吸附强度需保持适中——过强导致中间体难以脱附，过弱则无法有效活化反应物。

 

2.d带理论

金属活性中心d带电子态调控吸附强度：

  • d带中心上移 → 反键轨道空位增加 → 吸附增强
  • d带中心下移 → 反键轨道占据率升高 → 吸附减弱
实验与计算的协同创新
  • ​DFT计算：通过密度泛函理论模拟不同表面结构的化学吸附能，建立数据库（如OH*、O*等中间体结合能）
  • ​原位光谱技术：表面增强拉曼（SERS）直接观测反应中间体，验证理论模型
  • ​机器学习筛选：基于吸附能数据库训练模型，高效预测新型催化剂（如Fe-C-N体系）

 

突破标度关系：下一代催化剂设计策略

现有技术瓶颈

标度关系限制：同一活性位点对不同中间体的吸附能呈线性相关，导致理论活性天花板。

创新解决方案

1.动态活性位点：反应过程中改变金属配位环境（如应变效应、配体调控）

2.​双位点协同：分别稳定不同中间体（如金属-氧化物界面）

3.外场调控：利用光/热/电场实时调节吸附强度

 

吸附能研究的前沿趋势

1.多尺度建模：结合DFT、分子动力学（MD）和连续介质模型，模拟真实电化学界面

2.​高通量实验平台：机器人合成+原位表征加速催化剂开发

3.产业应用聚焦：质子交换膜电解槽（PEMWE）非贵金属阳极材料突破

 

参考文献：1.Junming Zhang, Hong Bin Yang, Daojin Zhou, and Bin Liu, Chemical Reviews 2022 122 (23), 17028-17072, DOI: 10.1021/acs.chemrev.1c01003.

 

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