电催化还原氮制氨的最新进展

氮还原反应在生态系统、农业系统和工业氮循环中发挥着至关重要的作用.然而,由于氮气在水中的溶解度低,N≡N三键结构稳定,且存在与析氢反应的激烈竞争,因此目前电化学氮还原反应面临着产率缓慢、法拉第效率低等挑战.尽管研究者们通过不懈的努力已经在该领域取得了显著的进展,但距离其实际应用仍有较大差距.因此,如何通过多方面的调控手段,尽早实现人工固氮的工业化生产,成为当前该领域亟待解决的关键问题.本文系统梳理了电催化还原氮制氨的最新进展.首先,对NRR的机理进行了全面介绍.详细介绍了五种备受关注的氮还原机理:解离机理、结合机理、交替机理、酶促机理以及最新发现的马尔斯-范克雷维伦机理.通过对比电催化氮还原与哈珀法催化氮还原的反应机理,阐明了电催化氮还原的优势.然后,总结了该领域最新的研究进展.详细介绍了高性能氮还原催化剂的最新设计开发成果,基于近五年的相关报道,重点介绍了Mo基催化剂、Cu基催化剂、Ru基催化剂、Bi基催化剂和Fe基催化剂的研究进展.此外,对其他过渡金属基催化剂和非金属催化剂也进行了评述和展望,并对不同催化剂的优缺点进行了系统的比较.随后,对新型氮还原反应装置的研究进展进行了综述.讨论了新型反应器对缓解氮分子低溶解度这一问题的关键作用,强调了研发新型氮还原反应装置对提升电催化氮还原性能的重要性.在NRR反应路径的调控和优化方面,本文总结了最新的研究成果,特别是Li介导的氮还原反应的重要意义,证实了反应路径的调控优化是提升氮还原性能的有效手段.更为重要的是,从目前最新的研究成果出发,提出了氮还原性能的提升需要多方面的协同调控,单一的优化手段难以突破现有的瓶颈,这为后续的研究提供了重要参考.在展望部分,强调了氮还原领域目前面临的挑战并讨论了未来的研究方向.综上,本文系统地总结了近年来的研究进展,包括高性能催化剂、新型反应设备以及氮还原反应路径的调控和优化.提升氮还原反应的整体性能需要多方面的协调调控,仅关注催化剂很难取得重大突破.本文旨在为氮还原催化剂和反应器的设计以及反应路径的调控优化提供参考.

固态电解质锂离子输运机制研究进展

全球环境问题推动了可充电锂电池技术的飞速发展.与液态电解液相比,固态电解质不易燃,构筑所得固态电池的安全性能得以提升.如果能够理解固态电解质中的离子输运行为,就能精准调控固态电池锂的动力学稳定性和倍率性能.随着计算机技术的快速发展,原子尺度模拟技术成为理解材料离子输运的重要手段.针对以上问题,本综合评述首先汇总了固体材料中的常见扩散机制;然后介绍了固态电解质中的锂离子输运机制,着重讨论了影响固态电解质锂离子输运的重要因素(晶体结构、电子结构、外部因素及晶界);最后对固态电解质锂离子输运机制研究进行了总结与展望.

不努力,就是那个“2”

E＂宅＂的流派 辅导员对我们说北航就是可以谈恋爱的重点高中,而中科大就是连恋爱都顾不上谈的重点高中。传说中风花雪月歌舞升平觥筹交错的大学生活,也许文科同胞们早就梦想照进现实,但我们永远都停留在传说阶段。

北航:仰望星空的地方

这是一所地球上的大学，要学的内容是如何离开地球；这是一所仰望星空的大学，要学的内容却是怎样脚踏实地；这是一所飞翔的大学，要学的内容却是如何找到翅膀——这里，就是“北航”。

机器学习在锂电池固态电解质研究中的应用

固态锂电池因其具有高能量密度等优势,被认为是最具潜力的下一代电池技术之一。固态锂电池的诸多优势源于其中固态电解质材料的使用。机器学习方法的兴起为锂电池固态电解质研究提供了新的机遇。机器学习可以拓展传统理论模拟方法在固态电池研究中的应用边界,推动高精度、跨尺度模拟方法的发展;预测固态电解质离子导率、力学性质等关键指标,在原子层面理解固态电解质的构效关系,实现高性能固态电解质的高通量筛选;辅助固态电池实验研究,指导新型固态电解质合成,深入定量解析固态电池谱学表征。因此,机器学习方法的引入及其与理论模拟、实验之间的深度耦合将极大地推动固态电解质研究,促进固态锂电池的实用化进程。