催化剂筛选的新方法你还不知道？快来跟大神一起学习吧！
作者：南京工业大学吴宇平教授课题组和武汉理工大学的赵焱教授课题组
关键词：电催化；还原氨；催化剂筛选
#01研究背景
催化还原氮气(N2)制氨(NH3)是最重要和最具挑战性的工业反应之一。人们普遍认为电化学还原固氮是有潜力替代传统的Haber-Bosch法的技术。然而，该过程需要更加高效的催化剂来进行N2还原反应(NRR)。
#02主要研究成果
本文设计了多种具有催化潜力的过渡金属（TM）单原子锚定的具有磷缺陷的单层磷化硼，通过采用第一性原理计算，筛选出了更加高效的催化剂。
计算软件：VASP
文章整体框架
图文解读
01确定最佳催化剂
文中给出了三个最优催化剂的标准：
1）对N2分子的捕获能力和对HER和NRR反应的优先选择性(图a中Ti,Mo,Fe对N2的吸附性能更好，但是Fe吸附H的能力要比N2好，所以Fe会抑制NRR反应)；
2)稳定*NNH；(合适的催化剂应该稳定*NNH，但不稳定*NH2，图b中的Mo催化性能更好)
3) 决速步的反应能量(图c中Mo/BP纳米片形成*NNH的第一质子自由能为0.68 eV，是比较理想的催化剂)
从图一中可以得出Mo单原子掺杂的催化剂有更好的催化性能。
MatCloud+可以来进行不同单原子催化剂建模。MatCloud+平台自带建模软件，其中【随机取代】组件可以用来实现不同单原子催化剂建模。
通过搭建简单的工作流即可得到结构。
02
检测单原子催化剂的稳定性
原子与材料的结合越强，其稳定性越好，这样可以更有效地防止其在合成和实际应用中发生聚集，从而保持长期有效的催化活性。在动力学上，计算了吸附的Mo原子从P空位向相邻空位的迁移。对于如图2b所示的高扩散势垒(4.62 eV)，这种迁移过程几乎是不可能的，说明Mo/BP具有很好的稳定性，在合成和实际应用中，很难发生聚集，从而能够保持高效的催化活性。
此过程用到了过渡态计算，过渡态计算时如何将初末态结构中的原子进行一一对应是一个很大的工作量，而MatCloud中的【过渡态计算】模板可以帮助用户快速实现此计算过程。
03
Mo单原子催化剂对NRR反应的作用
通过计算差分电荷密度可以得到基底和吸附分子之间作用力强弱。作为NRR初始化的第一步，N2在催化剂表面的吸附方式在后续反应途径中起着重要作用。如图3所示，在缺陷的BP单分子层上的Mo原子，端部和侧部的N2吸附构型在能量上都是有利的。对于端部吸附来说，Mo和N2之间的Mo-N键长为2.16Å；侧边构型中的Mo-N键长为2.27 Å和2.44 Å。
电荷密度差表明，电荷交换和转移主要发生在Mo原子和N2之间。
当前NRR反应有如图4所示的几种路径，作者计算了不同路径下Mo单原子催化剂的台阶图(图5所示)。可以发现在Mo/BP单分子层表面很难通过远端和交替机制进行NRR过程。酶促和连续机制更有异于NRR反应。
图6是每个反应步骤(不同的吸附结构)中基团的电荷转移情况。计算结果表明，在N2固定过程中，三个中间体的电荷都有明显的波动。例如，在Mo/BP单分子层表面进行N2吸附后，BP单分子层分别向N2分子和MoB3分子提供了约0.06和0.13个电子。当(H+ + e)与*NN交互形成新的*NNH物种，*NNH和MoB3可以从BP单层获得0.01和0.11电子。在第四步中，BP单分子层和MoB3部分分别从*NH2-*NH获得约0.05和0.06个电子。因此，MoB3基团不仅是吸附反应中间体NxHy与BP单分子层底物之间的活性中心，还是电荷转移的传递器。重要的是，Mo/BP的金属性质确保了高效的电荷转移，进一步证明Mo/BP是一种很有前景的固定N2的电催化剂。MatCloud+在完成静态计算之后，可以在结果页面的【Bader Charge】部分，通过点选原子来获得此原子的Bader电荷及净电荷信息。无需下载源文件进行后处理，即刻获取。
催化剂的设计和筛选是当前的研究热点，MatCloud+可以成为您研究工作中的好帮手。
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