寧波大學段香梅課題組采用第一性原理計算方法，選擇性地將4d和5d過渡族金屬單原子錨定在二維C5N2基底上（TM@C5N2），理論篩選出了具有高效氮還原（NRR）性能的單原子催化劑，并且驗證了結構描述符Ψ的普適性，為未來高效設計NRR催化劑提供了理論指導。
圖1 2D C5N2單原子催化劑電催化固氮的理論篩選示意圖 電催化氮還原反應以N2和H2O為反應物，利用可再生電力電還原合成NH3，被認為是一種無污染、可持續(xù)的固氮產(chǎn)氨方法。然而，N2分子的N≡N三鍵很難被活化，因此大多數(shù)NRR催化劑的活性較差。單原子催化劑具有高原子利用率、高活性、高穩(wěn)定性和高選擇性的優(yōu)點，近年來被廣泛地應用于電催化領域。2011年，多孔石墨氮化碳C5N2被合成，其鋸齒形邊緣暴露大量的吡啶氮，因此其在表現(xiàn)出良好導電性的同時，兼具良好的電化學性能，能夠作為優(yōu)異的催化劑襯底。 本工作使用第一性原理計算系統(tǒng)地研究了C5N2上摻雜6個4d和7個5d過渡族金屬原子的NRR催化性能。結果表明Zr，Nb，Mo，Ta，W，Re@C5N2均表現(xiàn)出較好的NRR性能，其中Mo@C5N2表現(xiàn)出最佳的催化活性和選擇性，限制電位（UL）為?0.39 V，低于Ru（0001）表面的UL，表明其具有在溫和條件下實現(xiàn)NRR的潛能。電子結構分析表明，氮中間體-單原子-C5N2基底三者之間在電化學基元反應過程中存在協(xié)同的電荷轉移機制，促進了N≡N三鍵的活化、加氫以及NH3脫附。 如今，機器學習探索活性描述符大大地加速了催化劑的設計開發(fā)。研究表明，基于催化活性中心本征的原子特征以及化學配位環(huán)境的結構描述符有助于預測催化活性。該課題組先前工作中提出的結構描述符 分別是TM、C、N的電負性，再次被證實能夠應用于TM@C5N2的NRR性能預測。如圖2所示，理論篩選出的NRR性能優(yōu)異的TM@C5N2體系正好處于火山圖頂部。該工作為實驗探究C5N2基NRR催化劑提供了理論基礎，并為篩選設計高效的催化劑提供了理論指導。 圖2（a）N2得電荷量（ΔQ）與描述符Ψ之間的火山型關系；（b）限制電位（UL）和描述符Ψ之間的火山型關系；篩選出的NRR性能優(yōu)異的催化劑標記為紅色 論文信息 Design of Single-Atom Catalysts on C5N2 for Nitrogen Fixation at Ambient Conditions: A First-Principles Study Liying Pan, Xuxin Kang, Shan Gao, Xiangmei Duan Chemistry – A European Journal DOI: 10.1002/chem.202401675 
