电化学硝酸盐还原反应（NO3RR）已成为可持续氨（NH3）合成和硝酸盐污染废水治理的有前景策略。
不同催化剂表面的催化路径各异，反过来又影响了产物形成的动力学和选择性。因此，有必要建立一种统一的性能量化方法来评估NO3RR在常用催化剂之间的表现。
2025年7月21日，深圳职业技术大学于利红、清华大学深圳国际研究生院席靖宇在国际知名期刊Advanced Functional Materials发表题为《Quantifying Nitrate Reduction to Ammonia Performance on Metal Foam Electrodes》的研究论文，Yongkang Li是论文第一作者，于利红、席靖宇是论文通讯作者。
在本文中，作者系统地评估并比较了基于过渡金属的泡沫电极——铁、钴、镍和铜，这些电极由于其出色的导电性、高比表面积和催化活性而被广泛用作催化剂或基底，以便进行定量比较。通过全面表征NO3RR性能指标，建立了一个标准化的评估框架。
利用先进的原位光学成像揭示了NH3、中间亚硝酸盐和氢气泡在NO3RR过程中的动态演变，揭示了关键的机制见解，并指导了后续的催化剂定向负载和改性。
此外，基于泡沫电极的锌-硝酸盐电池性能也得到了标准化和统一。
图1：金属泡沫电极在NO3RR中的性能概览。(a) 金属泡沫照片及SEM图。(b) NO3RR可能反应机制。(c) 2021-2024年相关研究发表数量。(d) 金属泡沫价格比较。
图2：NO3RR的原位光学成像。(a) 原位光学成像装置示意图及其三种工作模式。(b) 在0.5 M SO42–中无(c) 和有(d) 0.1 M NO3–时电极的DOP差异。(e) 电极表面随时间变化的NH3浓度分布。(f) 荧光物质形成反应方程式。(g) 电极表面激发的荧光物质。(h) 电极表面随时间变化的NH3浓度分布。(i) 电极表面随时间变化的NO2–浓度分布。(j) 电极表面随时间变化的NO2–浓度分布。
图3：碱性条件下金属泡沫电极的NO3RR性能。(a–d) 在1 M OH–、1 M OH–+ 0.1 M NO2–和1 M OH–+ 0.1 M NO3–中的LSV曲线。(e–h) 不同电位下的NH3产率。(i–l)不同电位下的法拉第效率。(m–p) 不同电位下NH3和NO2−的部分电流密度比。(q–t) 在1 M OH–+ 0.1 M NO3–中，−0.5 V时NO3–、NO2–和NH3的浓度随时间变化。
图4：中性条件下金属泡沫电极的NO3RR性能。(a–d) 在0.5 M SO42–、0.5 M SO42–+ 0.1 M NO2–和0.5 M SO42–+ 0.1 M NO3–中的LSV曲线。(e–h) 不同电位下的NH3产率。(i–l) 不同电位下的法拉第效率。(m–p) 不同电位下NH3和NO2−的部分电流密度比。(q–t) 在0.5 M SO42–+ 0.1 M NO3–中，–0.7 V时NO3–、NO2–和NH3的浓度随时间变化。
图5：金属泡沫电极的Zn-NO3–电池性能。(a) 碱性条件下泡沫电极点亮LED面板的照片。(b) 四种Zn-NO3–电池在碱性条件下的开路电压。(c) Fe泡沫的放电曲线和功率密度曲线。(d) Co泡沫的放电曲线和功率密度曲线。(e) Ni泡沫的放电曲线和功率密度曲线。(f) Cu泡沫的放电曲线和功率密度曲线。(g) 中性条件下泡沫电极点亮LED面板的照片。(h) 四种Zn-NO3−电池在中性条件下的开路电压。(i) Fe泡沫的放电曲线和功率密度曲线。(j) Co泡沫的放电曲线和功率密度曲线。(k) Ni泡沫的放电曲线和功率密度曲线。(l) Cu泡沫的放电曲线和功率密度曲线。
图6：NO3RR性能和电极参数的比较分析。(a) 在碱性条件下，–0.5 V时泡沫电极的NO3RR性能与文献中催化剂的比较。(b) 在中性条件下，-0.7 V时泡沫电极的NO3RR性能与文献中催化剂的比较。(c) 各种泡沫电极的参数雷达图。
综上，作者系统地评估了铁、钴、镍和铜四种金属泡沫电极在碱性和中性条件下将硝酸盐（NO3–）电化学还原为氨（NH3）的性能，通过原位光学成像和电化学分析建立了统一的性能量化框架，并探讨了其在锌–硝酸盐电池中的应用潜力。
作者成功揭示了不同金属泡沫电极在硝酸盐还原反应中的催化特性和反应机制，特别是钴泡沫电极在高效氨合成和高选择性方面的优势。
Quantifying Nitrate Reduction to Ammonia Performance on Metal Foam Electrodes. Adv. Funct. Mater., 2025. https://doi.org/10.1002/adfm.202516242.