效率解锁：新型催化剂为燃料电池技术设定新标准

日本东北大学（Tohoku University）的研究人员设计了一种方法来预测燃料电池新催化剂的性能，这可能会加速开发更高效的清洁能源解决方案。

日本东北大学的研究人员发明了一种可靠的方法来预测一种新型催化剂的性能。他们的突破将加速碱性和酸性环境下高效催化剂的开发，从而为未来创造更好的燃料电池节省时间和精力。

他们的研究细节最近发表在《化学科学》杂志上。

燃料电池技术经常被吹捧为一种有前途的清洁能源解决方案；然而，催化剂效率的问题阻碍了它的广泛采用。

金属-氮-碳（M-N-C）分子催化剂具有独特的结构特性和优异的电催化性能，尤其适用于燃料电池中的氧还原反应（ORR）。它们为铂基催化剂提供了一种具有成本效益的替代品。

M-N-C催化剂的独特性能

M-N-C催化剂的一种变体是金属掺杂的氮杂菁（AzPc）。它们具有独特的结构特性，以长伸展官能团为特征。当这些催化剂被放置在碳基板上时，它们呈现出三维形状，就像舞者被放置在舞台上一样。这种形状的变化影响了它们在不同pH值下对ORR的作用。

然而，将这些有益的结构特性转化为提高的性能是一个挑战，需要大量的建模、验证和实验，这是资源密集型的。

“为了克服这一问题，我们使用计算机模拟来研究碳负载的Fe-AzPcs催化剂在不同pH水平下的氧还原反应性能如何变化，方法是观察电场与pH和周围官能团的相互作用，”东北大学高级材料研究所（WPI-AIMR）副教授李浩（音译）说，他也是该论文的通讯作者。

在分析Fe-AzPcs在ORR中的性能时，李浩和他的同事将大分子结构与复杂的长链排列或“舞蹈模式”结合在一起，其排列超过650个原子。

关键是，实验数据显示，ph场耦合微动力学模型与观测到的ORR效率非常吻合。

李浩补充说：“我们的研究结果表明，评估发生在Fe位点（Fe原子通常失去大约1.3个电子）的电荷转移，可以作为确定ORR周围合适的官能团的有用方法。我们已经为微动力学模型创建了一个直接的基准分析，以确定在不同pH条件下ORR的有效M-N-C催化剂。”

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