【摘 要】
:
随着化石燃料的快速消耗和环境污染的日益严重,开发绿色可再生能源已迫在眉睫。电化学水电解制氢是一种环保和可持续的技术,氢(H2)具有较高的能量密度,被认为是一种理想的替代能源载体。在碱性电解质中,电化学水解制氢涉及两个半反应,即阴极析氢反应(HER)和阳极析氧反应(OER)。然而,由于OER动力学迟缓,传统水电解法能耗很高。近年来,阳极OER被低起始氧化电位的小分子电化学氧化所取代,从而解决传统水电
论文部分内容阅读
随着化石燃料的快速消耗和环境污染的日益严重,开发绿色可再生能源已迫在眉睫。电化学水电解制氢是一种环保和可持续的技术,氢(H2)具有较高的能量密度,被认为是一种理想的替代能源载体。在碱性电解质中,电化学水解制氢涉及两个半反应,即阴极析氢反应(HER)和阳极析氧反应(OER)。然而,由于OER动力学迟缓,传统水电解法能耗很高。近年来,阳极OER被低起始氧化电位的小分子电化学氧化所取代,从而解决传统水电解法能耗高的问题,其中阳极肼氧化反应(Hz OR)因其极低的理论氧化电位(-0.33 V vs RHE)可大幅度降低整体析氧电位而促进水电解制氢。基于以上问题,设计制备出适用于电催化合成氢气的稳定、廉价、高效的HER/Hz OR双功能催化剂十分关键。鉴于此,本文计制备适用于电催化合成氢气的HER/Hz OR双功能锰基催化剂,并详细讨论了锰基催化剂的合成策略,研究了耦合阳极Hz OR电催化合成氢气的电化学性能,深入探讨了催化剂的结构与电催化性能之间的构效关系,揭示其电化学反应机理和调控规律。具体研究内容如下:(1)首先,通过水热-硫化法制备了负载在泡沫镍上Mn掺杂Co S2纳米管双功能电催化剂(Mn-Co S2),获得了优异的HER/Hz OR催化性能。Mn-Co S2催化剂在过电位仅为46和77 m V vs RHE下实现阴极HER和阳极Hz OR的电流密度为10 m A cm-2,且可以保持长达40 h的催化稳定性;此外,理论计算表明Mn原子掺杂可以调节电子结构,从而显著降低Co S2吸附H*的吉布斯自由能,加速速控步骤(*NH2NH2脱氢至*NHNH2)的肼氧化反应过程。(2)其次,基于Mn-Co S2催化剂的启发,进一步设计和制备了锚定在硼氮共掺杂碳纳米管阵列上的Mn单原子双功能电催化剂(Mn-SA/BNC),获得了更加优异的HER/Hz OR催化性能。Mn-SA/BNC催化剂实现阴极HER和阳极Hz OR的电流密度为-10 m A cm-2时,其过电势分别为51 m V和132 m V vs RHE。此外,在双电极整体肼裂解(OHz S)系统中,仅需0.41 V电压即可输出10 m A cm-2,获得接近100%的制氢法拉第效率和具有很强的耐用性。本论文实现了适用于电催化合成氢气的HER/Hz OR双功能锰基催化剂,与此同时,通过深入讨论催化反应机制与催化性能影响因素,为低成本、高效率电解水制氢提供了重要的理论基础和重要的参考。
其他文献
由于巨大的军事战略意义和民用价值,吸气式高超声速飞行器(AHV)已成为世界各强国极度重视的战略制高点,作为关键技术的飞行控制技术引起各国科学家广泛关注。本文针对高超声速飞行器巡航段轨迹跟踪控制问题,以自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)理论为基础,开展了相关的研究,具体工作内容如下:(1)针对仿射非线性系统存在不确定项问题,提出了一种基于ADP的鲁棒控
航天技术的发展对国家国防安全的提升有重要意义,航天运载工具主要通过液体火箭进行推进。液体火箭动力系统是其重要组成系统之一,它的高可靠性是航天发射任务顺利进行的重要保障,所以对液体火箭动力系统进行故障检测与诊断具有重要作用。本文对两种优化算法进行改进,分别与选取的神经网络和机器学习算法结合,开展液体火箭动力系统故障检测与诊断模型的研究,然后提出一种智能算法诊断管理系统,实现本文算法的运行与结果展示。
起重机作为港口装卸货物的大型装备,确保安全尤其重要,而港口自然环境恶劣,开敞地形极易使设备在风作用下产生滑移甚至倾覆,本文针对此问题通过研究起重机风荷载响应和流场特性,为防风设计和短期风灾预防提供理论数据。本文以MQ2533型门座式起重机为研究对象,通过数值模拟试验得到其力学特性和周围流场规律,主要内容如下:1.复现起重机模型并对模型进行静力学计算和模态分析,结果表明结构强度安全且自振响应远远小于
随着新能源和需求侧响应技术的快速发展,可再生能源和灵活的需求侧响应负荷大量接入,对电网的安全与调度产生明显的影响。由于可再生能源随机性强、不易控制,其大规模扩建将会对电网的安全性和稳定性造成影响。然而虚拟电厂(Virtual power plant,VPP)能有效减少冲击,提高电网的安全性。VPP将分散在不同地理位置的可再生能源聚合起来,配备特定容量的储能系统、传统电厂以及需求响应资源,作为一个虚
行人重识别在计算机视觉方向具有极高的研究价值,跨摄像头检索行人目标有利于建设可以应用于社会安全方面智能安保设备。行人重识别通过深度学习的技术已经达到了较高的行人目标检索准确率,众所周知,深度学习算法是依赖于海量的数据集作为研究基础。由于人工标注费事费力,以及隐私保护等原因,难以获取可促进行人重识别研究的较大规模的数据集,限制了行人重识别算法准确率的提高及广泛应用。图像反转、随机剪裁与擦除等图像处理
从图论的角度来说,复杂网络的复杂特性表现在节点众多,拓扑结构复杂,耦合关系复杂。复杂网络的研究可以帮助人们刻画生活中常见的各种网络,如国家的电网,城市的交通网络等等。复杂网络是一门应用广泛,与其他学科交叉性很强的跨领域学科。随着网络科学的日益发展,复杂网络的研究兴起了一股浪潮。同步现象普遍的存在于人们的生活中,如森林中萤火虫的同步闪烁和熄灭等等。复杂网络的同步在通信系统,医学,生物学等领域也起着相
近年来,果树种植园面积不断扩大,且果树受到环境、气候及种植地等因素的影响,在其生长过程中易受到不同种类病害的侵袭。在果树生长早期,病害症状一般表现于果树的叶片,若不加以治理,最终会影响到果实,造成苹果质量下降、产量减产等后果。为预防此类问题,本文以自然环境下的苹果树叶片及病斑为研究对象,基于深度学习网络和图像处理技术,开展苹果树叶片病斑检测与分级系统研究,实现对苹果树早期叶片病斑的分割、病害程度的
随着心脑血管疾病发病率的提高,血管介入手术以其诸多优点成为治疗心脑血管疾病的选择之一。血管介入手术机器人作为辅助医生完成血管介入手术的手段,也成为近年来医疗机器人领域的研究热点问题。本文从智能化和安全性两方面对现有的血管介入手术机器人系统做出了评价和改进。长时间、高强度的操作血管介入手术机器人进行手术会给医生带来疲惫感和不适性。针对这一问题,本文首先提出了一种智能化的血管介入手术机器人自主操作方法
四旋翼倒立摆系统由一级倒立摆以及四旋翼无人机构成,在保留倒立摆系统多变量、强耦合、自然不稳定等特点的基础上,引入了四旋翼无人机模型的不确定性,是一种新型的复杂被控系统,具有广阔的应用前景和重要的研究价值。本文针对四旋翼倒立摆系统的稳定控制问题,利用多种方法取得了良好的控制效果。本文的主要研究内容如下:(1)针对四旋翼倒立摆系统进行动力学分析,建立了系统的数学模型。分别对倒立摆系统和四旋翼无人机系统
碳纤维增强铝合金复合材料层合板(Carbon Fiber reinforced Aluminium Laminates,CARALL)被认为是第三代(Fiber-Metal Laminates,FMLS)纤维金属层合板,因其有较高的比强度、比刚度,优异的抗疲劳、抗冲击性能,在航空航天领域以及汽车轻量化方面拥有极大的开发潜力。因此为深入了解其力学性能,加速CARALL的推广应用,研究CARALL基础