NO₃RR常见DFT计算结果分析

在电催化硝酸盐还原反应（NO₃RR）中，密度泛函理论（DFT）计算被广泛用于揭示反应机理、优化催化剂结构以及预测其催化性能。以下将详细分析常见的NO₃RR的DFT计算结果。

在NO₃RR中，硝酸根（NO₃⁻）通过一系列电子转移和质子耦合反应最终还原为氨（NH₃）。DFT计算通常用于确定反应路径中的能量壁垒、中间体的吸附能以及反应的吉布斯自由能变化。

例如，研究者通过DFT计算揭示了CuO在电化学条件下转化为Cu/Cu₂O活性位点的过程，并指出Cu₂O与Cu之间的电子转移促进了*NOH中间体的形成，从而抑制了析氢反应（HER），提高了NO₃RR的选择性和法拉第效率（FE）。

金属掺杂是调控NO₃RR性能的重要手段。研究者通过DFT计算分析了Cu₅₀Ni₅₀合金的NO₃RR性能，发现Ni的掺杂可以调节Cu的d带中心，从而优化中间体（如*NO₃⁻、*NO₂⁻、*NH₂⁻）的吸附能，提高反应活性。

类似地，研究者通过DFT计算比较了Fe、Co、Ni和Cu单原子催化剂（SACs）在MoS₂表面的NO₃RR性能，发现Fe-MoS₂具有最低的能量壁垒和最高的起始电位，表明其在NO₃RR中表现出最佳的催化性能

双金属位点（Dual-Atom Catalysts, DACs）在NO₃RR中表现出优异的催化性能。研究者通过DFT计算筛选出14种双金属位点（如FeMo@g-CN、CrMo@g-CN）作为NO₃RR催化剂，并发现FeMo@g-CN和CrMo@g-CN具有最低的限流电位（-0.34 V和-0.39 V），表明其在NO₃RR中具有较高的活性。

此外，研究者通过DFT计算分析了不同双金属位点（如FeMo、CrZr）的反应路径，并发现FeMo@g-CN和CrMo@g-CN的反应路径更为稳定，能量壁垒更低。这些结果可以通过DFT计算的反应路径图和能量分布图进行展示。

O空位的引入可以显著提高NO₃RR的催化性能。研究者通过DFT计算发现，MnO₂-x中的O空位能够促进NO₃⁻的吸附和解离，降低氢化步骤的能量壁垒，从而提高NO₃RR的产率和选择性。

研究者通过DFT计算发现，Cu-O-Ti-Ov结构能够有效促进NOx⁻的吸附和活化，同时抑制析氢反应，从而提高NO₃RR的催化性能。这些结果可以通过DFT计算的能级图和反应路径图进行展示。

DFT计算不仅用于分析现有催化剂的性能，还可以用于设计新型催化剂。研究者通过DFT计算分析了单原子催化剂（SACs）和双层单原子催化剂（BSACs）的NO₃RR性能，并发现Ti-Pc和V-Pc具有优异的极限电位（UL），分别为-0.24 V和-0.48 V。

此外，研究者通过DFT计算发现，V@GDY（钒锚定在石墨二炔上的单原子催化剂）具有最低的限流电位（-0.63 V vs. RHE），并且能够有效抑制析氢反应。这些结果可以通过DFT计算的能级图和反应路径图进行展示。

催化剂的稳定性是NO₃RR研究中的一个重要问题。研究者通过DFT计算发现，Cu-O-Ti-Ov结构能够有效抑制Cu物种在电催化过程中的溶出，从而提高催化剂的稳定性。

研究者通过DFT计算发现，Ru₁Ni单原子合金（SAA）能够通过金属–载体相互作用（CMSI）效应提高NO₃RR的催化性能，并且在多次循环后仍保持较高的稳定性。这些结果可以通过DFT计算的能级图和催化剂稳定性测试图进行展示。

通过DFT计算，研究者能够深入理解NO₃RR的反应机理，优化催化剂结构，提高催化性能，并为工业应用提供理论支持。DFT计算不仅揭示了催化剂的电子结构和反应路径，还为催化剂的设计和优化提供了重要的指导。未来，随着计算方法的不断进步，DFT计算将在NO₃RR领域发挥更加重要的作用。