近日，beat365手机版官方网站凝聚态物理2020级硕士研究生王贤在青年教师张强的指导下以第一作者在国际权威期刊《材料化学期刊A》(Journal of Materials Chemistry A)(IF: 12.732， 中科院大类1区)发表了题目为“A novel Porous Graphitic Carbon Nitride (g-C7N3) Substrate: Prediction of Metal-Based π-d Conjugated nanosheets toward Highly Active and Selective Electrocatalytic Nitrogen Reduction Reaction”的研究论文。该论文以上海理工大学为唯一单位，青年教师张强为唯一通讯作者。
该论文提出了一种具有C7N3化学计量比（g-C7N3）的新型多孔石墨氮化碳单层膜，其Dirac色散位于费米能级，为实现高性能氮还原反应（NRR）提供了良好的导电性。本文基于密度泛函理论进行了第一性原理计算，以检验单个TM原子（从Sc到Au）负载在g-C7N3上作为用于NRR的π-d共轭单原子催化剂的可行性。通过“五步程序”筛选策略，从27个TM@g- C7N3中筛选出Hf、Ta、W和Re@g-C7N3作为最佳的NRR单原子催化剂，其极限电位低至-0.06～-0.46 V。特别是，Ta@g-C7N3和W@g-C7N3对相互竞争的HER副反应具有优异的抑制能力（选择性约为100%），最惊喜的是，在end-on/side-on模式下，它们的极限电位分别为-0.27/-0.27和-0.22/-0.06 V，超过之前报道的大多数NRR催化剂。同时，该论文使用了多个描述符来揭示NRR活性的起源，其中3D火山图（筛选策略、限制电位和电子起源）显示了NRR的活性趋势，实现了对各种候选对象的快速预筛选。总之，这项工作不仅加速了固氮催化剂的发现，而且有助于拓宽对单原子催化的理解。
五步筛选策略原理图
原文链接：https://doi.org/10.1039/D2TA02887E
2022年以来，张强老师已经先后发表了5篇SCI（均为2区及以上）论文，其中，发表于ACS Applied Nano Materials (https://doi.org/10.1021/acsanm.1c04495)，International Journal of Hydrogen Energy (https://authors.elsevier.com/a/1fG751HxM4zIxS)和Inorganic Chemistry (https://doi.org/10.1021/acs.inorgchem.2c01386)的工作侧重于材料的光电及水解制氢等性能。发表于Applied Surface Science (https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2022.153191)和Journal of Materials Chemistry A (https://doi.org/10.1039/D2TA02887E)的工作重点探讨了氮气催化还原成氨的构-效关系及催化机理。
供稿人：丁雨鸽
审稿人：李重要