基于VASP的锰铜基三维空心异质催化剂对NO和SO2的吸附特性研究

1研究背景

除了广泛应用于烟气脱硝的选择性催化还原(SCR)方法外,由于具有灵活性、可控性和应用环境兼容性等优点,将NO催化氧化为NO2是另一种有前途的方法。然而,烟气中NO和SO2的共存使得传统的催化剂容易失活。近年来,异质空心结构的催化剂在很多催化领域中得到了广泛的应用,通过控制催化剂异质界面间催化过程中的电荷转移方向,实现层区电荷定向移动,形成正负电荷层区,此种策略有利于催化反应之间的串联耦合,可以实现催化剂空间层的选择性吸附作用,为解决脱硝催化剂中毒提供了一条可行的路径。因此我们通过水热自模板法合成了锰铜基三维空心异质催化剂,通过vasp研究催化剂的电子结构信息(差分电荷),NO和SO2在该催化剂表面的吸附构型,吸附能

2 具体步骤

2.1 搭建锰铜基三维空心异质结构模型

首先是要搭建具有不同层间距的锰铜异质结构模型(2.0-3.0 Å),并进行单点能的测试。通过结构能量最小原则,以此来确定模型的初始层间距离(2.2 Å)。

基于VASP的锰铜基三维空心异质催化剂对NO和SO2的吸附特性研究的图1


Figure 1. a-k) Single point energy of CuOX@MnOX calculation with different layer distances.

为了进行对比研究,如下图所示,我们同时构建了单独的CuOX和MnOX模型,并对CuOX@MnOX,CuOX,MnOX进行了结构优化。

基于VASP的锰铜基三维空心异质催化剂对NO和SO2的吸附特性研究的图2


Figure 2. a) Optimized structures of CuOX@MnOX. b) Optimized structures of CuOX. c) Optimized structures of MnOX. The purple balls represent Mn, the red balls represent O, and the blue balls represent Cu.

2.2 差分电荷与吸附能计算

如图3所示,通过差分电荷的计算研究CuOX@MnOX异质结构的电子分布信息。根据定义,黄色的和绿色的密集度分别代表电荷的聚集和消耗。图3的结果表明,更多的电子聚集在界面区域,导致了界面化学键的共价特性。图3b表示沿CuOX@MnOXz轴的平面平均电子密度差,正负电子密度差分别对应于电子积累和消耗。结果表明,更多的电子从Mn2O3转移到CuO上面。

基于VASP的锰铜基三维空心异质催化剂对NO和SO2的吸附特性研究的图3


Figure 3. a) Charge density difference of CuOX@MnOX. b) Plane-averaged electron density difference along the z axis of CuOX@MnOX .

图4a-e显示了NO在CuOX@MnOX,CuOX,MnOX中的稳定吸附构型

当NO在CuOX@MnOX、CuOX和MnOX等催化剂中被吸附时,形成了O-N(1.47Å)、Cu-N(1.51Å)和Mn-N(1.68Å)三种化学键,其吸附能分别为-0.89eV、-0.95eV和-1.44eV。结果表明,三种催化剂对NO具有很强的吸附作用。图4b-f分别显示了SO2在上述三种催化剂中的稳定吸附构型。前两种催化剂中SO2的吸附能分别为-0.26eV和-0.13eV,属于较弱的物理吸附。然而,在MnOX中吸附SO2时形成了Mn-O键(2.07 Å),其吸附能为-0.53eV,属于弱化学吸附。DFT计算结果表明,NO的吸附能力强于SO2。与CuOX和MnOX相比,CuOX@MnOX中NO的吸附位点从金属原子转移到表面化学吸附的氧(Oα)。因此,我们推测CuOX@MnOX的异壳空间结构产生的立体效应改变了催化剂表面的电荷分布,导致Oα的活性增加,成为主要的反应活性位点,更有利于NO的催化氧化。

基于VASP的锰铜基三维空心异质催化剂对NO和SO2的吸附特性研究的图4


Figure 4. a,c,e) Adsorption configurations of NO on the surfaces of CuOX@MnOX, CuOX, MnOX, respectively. b,d,f) Adsorption configurations of SO2 on the surfaces of CuOX@MnOX, CuOX, MnOX, respectively. The purple balls represent Mn, the red balls represent O, the blue balls represent Cu, the white balls represent N, and the yellow balls represent S.

3总结

该计算的主要难点是模型的搭建。模型搭建需要做到上下两种单层模型的匹配,合理的模型大小,能够满足课题组服务器的算力,因此调控异质结模型的搭建是比较难的一步,需要花时间搭建合理的计算模型,以此节约自己的机时,同时满足实验结果。

最后,如有催化模型搭建,vasp计算相关的要求,欢迎通过公众号联系我们哈。

公zhong号: 320科技工作室

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