电催化析氢方向新发表的论文文献2篇

　　今天给大家分享电催化析氢方向新发表的论文文献2篇，文章中结合了相关研究进展及技术细节，在电催化领域有很高的认可度，作者发表论文可作为参考：

　　文献1：电还原衍生的畸变纳米孪晶激活纯铜电催化析氢性能

　　标题：Electroreduction-Driven Distorted Nanotwins Activate Pure Cu for Efficient Hydrogen Evolution

　　期刊：Nature Materials (2025)

　　作者：复旦大学孙大林、方方团队联合北京工业大学卢岳、北京大学周继寒等

　　DOI：https://doi.org/10.1038/s41563-024-02098-2

　　研究背景

　　电解水析氢(HER)是绿氢制备的关键技术，但其依赖贵金属催化剂(如Pt、Ir)的高成本限制了大规模应用。铜(Cu)虽具有高导电性和储量优势，但因其对氢中间体(H*)吸附过弱，传统上仅作为集流体使用。理论计算表明，通过引入拉伸应变和降低配位数可优化Cu的H*吸附能力，但如何稳定调控Cu的局域结构仍是挑战。

　　方法与创新

　　研究团队提出激光烧蚀与电化学还原耦合的两步法合成策略：

　　激光液相烧蚀：制备富含晶界的Cu₂O多晶纳米颗粒;

　　电化学还原：在强驱动力下将Cu₂O还原为Cu，保留晶界诱发的晶格失配，形成畸变纳米孪晶结构(DNTs-Cu)。

　　该结构通过多重孪晶互锁形成稳定的拉伸应变，使Cu-Cu键长增至2.255 Å，配位数降至9.5，显著提升了d带中心，增强H*吸附。

　　性能与表征

　　催化活性：在酸性介质中，DNTs-Cu在10 mA cm⁻²电流密度下的过电位仅为61 mV，与商用Pt/C相当;100 mA cm⁻²时活性超越Pt/C。

　　稳定性：500 mA cm⁻²高电流密度下运行125小时，性能仅衰减2%。

　　对比分析：通过XRD、TEM和原位光谱证实，DNTs-Cu的表面原子台阶和应变协同优化了H吸附自由能(ΔGH)。

　　理论机制

　　密度泛函理论(DFT)计算表明，DNTs-Cu的拉伸应变和低配位表面降低了H*脱附能垒，同时抑制了Cu的氧化溶解，从而兼顾高活性和稳定性。

　　应用价值

　　该研究为低成本金属催化剂设计提供了新范式，展示了电化学方法在晶格应变调控中的潜力，有望推动非贵金属电解水制氢技术的工业化应用。

　　文献2：MOF衍生的CoS₂/WS₂电催化剂界面硫化提升析氢性能

　　标题：MOF-derived CoS₂/WS₂ Electrocatalysts with Sulfurized Interface for High-Efficiency Hydrogen Evolution Reaction: Synthesis, Characterization and DFT Calculations

　　期刊：Chemical Engineering Journal (2024)

　　作者：北京化工大学王维教授团队

　　DOI：https://doi.org/10.1016/j.cej.2023.147924

　　研究背景

　　过渡金属硫化物(TMDs)因可调电子结构和丰富活性位点成为替代贵金属催化剂的候选材料。然而，其催化性能受限于界面接触差和活性位点不足。本研究通过MOF前驱体设计，构建CoS₂/WS₂异质结构，优化界面硫化和电子转移路径。

　　合成策略

　　前驱体制备：以双金属MOF为模板，通过水热法引入硫代乙酰胺(TAA)控制硫化物界面形成;

　　界面调控：TAA调控WS₂纳米颗粒在CoS₂表面的负载量(<5%)，最大化暴露界面活性位点;

　　结构表征：TEM和XPS证实CoS₂/WS₂的异质界面及硫原子桥联作用。

　　催化性能

　　过电位与Tafel斜率：在酸性介质中分别为79 mV和52 mV dec⁻¹，接近商用Pt/C。

　　稳定性：1000次循环伏安(CV)后过电位仅增加8 mV。

　　电化学阻抗：奈奎斯特图显示CoS₂/WS₂的电荷转移电阻显著低于单一组分。

　　机理分析

　　DFT计算：CoS₂/WS₂界面处的硫原子桥联降低了ΔGH*(接近0 eV)，优化了H*吸附;

　　电子结构：界面硫化诱导电荷重新分布，Co的d带中心上移，增强H*结合能;

　　协同效应：WS₂的导电性提升与CoS₂的活性位点暴露共同促进HER动力学。

　　工业潜力

　　该工作为多界面催化剂设计提供了新思路，尤其适用于规模化制备低成本、高稳定性的电解水制氢电极材料。

　　上述两篇文献分别从金属晶格调控和异质界面工程角度推动了非贵金属电催化析氢技术的发展：DNTs-Cu通过应变工程激活纯铜活性，突破传统认知;CoS₂/WS₂利用MOF衍生策略优化界面电子结构，实现高效质子转移。这些成果为绿氢产业提供了重要的理论与技术支撑，未来可结合原位表征和机器学习进一步探索催化剂构效关系。