设计制备从氮气中生产氨的低过电位和高选择性的高效电催化剂对于未来基于电催化氮还原反应(NRR)的氨合成至关重要。

有鉴于此，加州大学Emily A. Carter等人，通过密度泛函理论计算和氢电极计算模型，系统地研究了使用单过渡金属（TM）原子掺杂的石墨烯样GaN（g-GaN）单层作为电催化剂进行人工氮还原的前景。

本文要点

1）在研究的15种TM中，Mo掺杂的g-GaN（Mo@g-GaN）单层是唯一被预测对NRR可行的电催化剂。Mog-GaN单层满足为有效激活惰性N≡N三键而考虑的所有筛选标准，包括稳定吸附(*)NRR中间体*NNH的稳定和*NH₂物种的不稳定。

2）该单层也具有足够的整体稳定性。对这种催化剂上NRR涉及的可能机理的完整分析表明，Mo@g-GaN单层可以表现出很有希望的NRR催化活性。它通过一种特定的（远距离）途径实现了这一目标，相对于可逆氢电极（RHE），其起始电位很低，为-0.33 V，其低过电位为0.42 V。

3）电位确定步骤，即*NH₂到*NH₃的转化，也显示出0.42 eV的可克服的势垒，表明动力学很容易。据预测，Mo@g-GaN单层在竞争性的析氢反应中，对氨合成具有显着的选择性（约31％）。

总之，该工作可能为在环境条件下使用单原子催化剂进行人工氨合成开辟了一条潜在的途径。

参考文献：

Lesheng Li et al. Prediction of Highly Selective Electrocatalytic Nitrogen Reduction at Low Overpotential on a Mo-Doped g-GaN Monolayer. ACS Catal., 2020.

DOI: 10.1021/acscatal.0c03140

https://doi.org/10.1021/acscatal.0c03140