2025-10-17日，ACS Catalysis期刊发表了题为“Pyridinic-N Dominates ORR Performance: Decoding Configuration-Sensitive Electrocatalysis of N-Doped Graphene Quantum Dots”的研究论文。
开发低成本、高效的无金属氧还原催化剂，需要准确理解氮掺杂碳材料中结构与其性能之间的关系。通过结合结构搜索算法和密度泛函理论（DFT），我们可以全面分析催化剂的结构特点如何影响其性能。
以氮掺杂石墨烯量子点（NGQDs）为例，我们研究发现，氮原子的种类（如吡啶-N，石墨-N）及其在材料中的位置对催化剂的稳定性和活性有重要影响。通过玻尔兹曼统计方法，我们可以量化在氧还原反应中，不同结构对电流密度的贡献。
此外，我们还发现，某些特定的氮原子排列方式对催化剂的性能起主导作用。有趣的是，这些主导结构在热力学上虽然稳定，但它们对电流密度的贡献并不一定最大。关键在于，吡啶-N的特定排列方式对氧还原反应（ORR）的性能起着决定性作用。
这项研究为理解氮掺杂碳材料中氧还原反应的活性位点提供了新的理论视角，并为分析类似催化系统的结构-活性关系提供了一个通用方法。
参考：
Pyridinic-N Dominates ORR Performance: Decoding Configuration-Sensitive Electrocatalysis of N-Doped Graphene Quantum Dots
Jiayu Yuan, Xiao-Bao Yang, Hao-Fan Wang, Yonghai Cao, Hongjuan Wang, Guangxing Yang, and Hao Yu
ACS Catalysis 0, 15 DOI: 10.1021/acscatal.5c04899
本文来自燃料电池学术前沿，本文观点不代表石墨烯网立场，转载请联系原作者。
