电化学二氧化碳还原反应 (CO₂RR) 提供了一种通过利用可再生电力将 CO₂ 有效转化为增值化学品和燃料的有前途的方法。迄今为止，CO₂ 电化学还原为单碳产物，特别是一氧化碳和甲酸盐，已经取得了很好的效果。然而，将 CO₂ 有效转化为更有价值的多碳产品（例如乙烯、乙醇、正丙醇和正丁醇）是困难的，并且仍在深入研究中。

有鉴于此，香港城市大学范战西教授等人，综述了使用铜基催化剂电化学 CO₂ 还原为多碳产品的最新进展。首先，简要介绍了CO₂RR的机理。然后，介绍了在 CO₂RR 中形成多碳产物的催化剂工程的代表性方法，例如组成、形态、晶相、晶面、缺陷、应变以及表面和界面等。随后，还讨论了 CO₂RR 电池工程的关键方面，包括电极、电解质和电池设计。最后，对近年来的研究进展进行了总结，并对今后的研究方向提出了看法。

本文要点

1）虽然通过合理的催化剂工程和电池工程，在铜基催化剂上电化学CO₂RR制备C2+产物方面取得了显著的进展，但这一研究领域仍存在一些挑战。至于CO₂RR本身，具体的反应机理尚不清楚，需要从实验和理论两方面深入了解。同时，由于对C2+产品的过电位仍然很高，对特定C2+产品的选择性也不理想，CO₂RR的整体催化性能仍然太低，无法实际应用。对于催化剂工程，不同催化剂工程策略在提高 CO₂RR 性能方面的工作原理通常并不明确，因为不同催化剂工程策略的作用可能会相互重叠。

2）对于电池工程来说，一方面CO₂的传质效率仍然太低，当前系统中的阻力也过大。另一方面，由于难以检测电极表面附近离子的行为，因此对电解质效应的探索非常有限。用于将 CO₂RR 转化为 C2+ 产品的 Cu 基催化系统的催化剂工程和电池工程仍然存在许多机会。首先，利用先进的操作/原位表征工具揭示各种工程策略在Cu基催化剂上的具体作用，识别CO₂RR的关键中间体正受到越来越多的关注。利用operando扫描隧道显微镜、operando透射电子显微镜、operando扫描电子显微镜、operando x射线衍射、operando x射线光电子能谱等先进的operando技术，可以记录CO2在CO2RR中的转化过程，从而有助于揭示Cu基催化剂上的真实情况。此外，适当的原位技术，如原位傅里叶变换红外光谱、原位拉曼光谱、原位质谱等，对CO₂RR中间体检测灵敏度高，为揭示不同CO₂RR产物的潜在途径提供了一种有效的方法。通过有效的催化剂工程和电池工程可以进一步提高Cu基催化剂对C2+产品的催化性能，促进CO₂RR的实际应用。最后，利用机器学习与人工智能(AI)的辅助，开发具有出色CO2RR性能的稳定催化剂是另一个研究前沿。机器学习可以快速预测高效的工程策略或每个工程策略中的关键参数，从而获得高活性、高选择性、高稳定性的Cu基催化剂，用于CO₂RR中C2+产物的生成。

参考文献：

Jinli Yu et al. Recent Progresses in Electrochemical Carbon Dioxide Reduction on Copper-Based Catalysts toward Multicarbon Products. Advanced Functional Materials, 2021.

DOI: 10.1002/adfm.202102151

https://doi.org/10.1002/adfm.202102151